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航空电子设备故障预测特征参数提取方法研究
被引量：
14
1
作者
陈华坤
章卫国
+2 位作者
史静平
何启志
占正勇
《西北工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第3期364-373,共10页
故障特征提取是航空电子设备故障预测的关键技术,对于少量测试点的电子设备可以采用小波变换、傅里叶变换、经验模态分解等方法提取故障特征,但是由于航空电子设备属于大规模集成电路,测试点比较多,采用上述方法提取的故障特征可能相互...
故障特征提取是航空电子设备故障预测的关键技术,对于少量测试点的电子设备可以采用小波变换、傅里叶变换、经验模态分解等方法提取故障特征,但是由于航空电子设备属于大规模集成电路,测试点比较多,采用上述方法提取的故障特征可能相互混叠并且数量比较大会严重影响故障预测精度及速度,因此如何从众多故障信息中提取故障特征是一个难题。文章提出基于极大似然和降噪自编码神经网络方法从大量故障信息中提取故障特征。首先,使用极大似然法分析由多个测试点提取的故障信息和历史退化过程的故障信息组成的高维数据集,估计需要提取故障特征的维数;然后使用降噪自编码神经网络方法将高维故障信息映射到指定维数的数据空间,从中提取关键的故障特征,去除冗余信息;最后,以航空电子系统电源模块为例,采用新方法提取故障特征,分别通过将故障特征可视化和使用故障特征进行健康评估来验证其有效性。
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关键词
综合模块化航电系统
故障预测和健康管理
特征提取
降噪自编码神经网络
极大似法
维数估计
DC—DC变换器
支持向量机
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职称材料
题名
航空电子设备故障预测特征参数提取方法研究
被引量：
14
1
作者
陈华坤
章卫国
史静平
何启志
占正勇
机构
西北
工业
大学自动化学院
中航工业自控所飞行控制一体化重点实验室
出处
《西北工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第3期364-373,共10页
基金
国家自然科学基金(61374032
61573286)
航空科学基金(20140753012)资助
文摘
故障特征提取是航空电子设备故障预测的关键技术,对于少量测试点的电子设备可以采用小波变换、傅里叶变换、经验模态分解等方法提取故障特征,但是由于航空电子设备属于大规模集成电路,测试点比较多,采用上述方法提取的故障特征可能相互混叠并且数量比较大会严重影响故障预测精度及速度,因此如何从众多故障信息中提取故障特征是一个难题。文章提出基于极大似然和降噪自编码神经网络方法从大量故障信息中提取故障特征。首先,使用极大似然法分析由多个测试点提取的故障信息和历史退化过程的故障信息组成的高维数据集,估计需要提取故障特征的维数;然后使用降噪自编码神经网络方法将高维故障信息映射到指定维数的数据空间,从中提取关键的故障特征,去除冗余信息;最后,以航空电子系统电源模块为例,采用新方法提取故障特征,分别通过将故障特征可视化和使用故障特征进行健康评估来验证其有效性。
关键词
综合模块化航电系统
故障预测和健康管理
特征提取
降噪自编码神经网络
极大似法
维数估计
DC—DC变换器
支持向量机
Keywords
integrated modular avionics
prognostics and health management
feature extraction
denoising autoen-coder
maximum likelihood
dimension estimation
DC-DC converters
support vector machines
分类号
V243 [航空宇航科学与技术—飞行器设计]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
航空电子设备故障预测特征参数提取方法研究
陈华坤
章卫国
史静平
何启志
占正勇
《西北工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017
14
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