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文檔簡介
1、目前,專家系統(tǒng)是智能診斷系統(tǒng)的主要應(yīng)用形式之一,專家系統(tǒng)應(yīng)用于飛機(jī)故障診斷已經(jīng)成為國內(nèi)外研究的熱點(diǎn)。然而,專家系統(tǒng)在解決實(shí)際問題時,往往會遇到大量參數(shù)化知識,其特點(diǎn)是邊界比清楚,具有部分重疊現(xiàn)象,有必要用模糊規(guī)則和隸屬函數(shù)來表示這些知識。為了縮短規(guī)則匹配過程,加快推理速度,并使系統(tǒng)具有自學(xué)習(xí)能力,將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引入專家系統(tǒng)是一種有效途徑。專家系統(tǒng)是基于邏輯演繹的,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則是基于集體計算,它們代表了兩種相互補(bǔ)充的方法,將專家系統(tǒng)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方
2、法結(jié)合起來可以更好地發(fā)揮各自的特長,以解決單獨(dú)使用專家系統(tǒng)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所無法解決的問題。基于此思想,本論文采用了診斷專家系統(tǒng)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的協(xié)同工作方法,即在高層采用結(jié)構(gòu)分解,底層采用故障分解,針對不同層次上的分解采用不同的診斷方法,這樣可以提高診斷的有效性、充分發(fā)揮不同診斷方法的優(yōu)點(diǎn)。
本課題在分析飛機(jī)故障診斷過程的基礎(chǔ)上將BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法引入飛機(jī)故障診斷的基于案例推理的專家系統(tǒng)中,利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的聯(lián)想記憶和模式識別功能,
3、將飛機(jī)故障各項(xiàng)參數(shù)的異常值與已知故障模式的標(biāo)準(zhǔn)故障參數(shù)值進(jìn)行對比可以有效解決飛機(jī)故障診斷過程中的邏輯推理難題。在此基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)排故知識共享,形成推理規(guī)則,輔助機(jī)務(wù)維修工程師進(jìn)行飛機(jī)系統(tǒng)故障預(yù)測與故障診斷,從而極大地提高機(jī)務(wù)人員的排故工作效率,縮短故障診斷的時間,提高飛機(jī)維修的質(zhì)量,同時還便于將飛機(jī)維修專家的經(jīng)驗(yàn)推廣,提高飛機(jī)維修工程師的整體業(yè)務(wù)水平。
通過對人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)的深入研究,針對體現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)智能主體的學(xué)習(xí)算法
4、,設(shè)計合理的基于BP學(xué)習(xí)算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,以波音PW4000型發(fā)動機(jī)為例,在采集了充分的發(fā)動機(jī)故障數(shù)據(jù)后,結(jié)合典型的故障經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù),選取合適的特征向量作為狀態(tài)輸入并在MATLAB中進(jìn)行模擬故障診斷,并和實(shí)際故障數(shù)據(jù)對比,以此說明了該故障診斷專家系統(tǒng)的實(shí)用性。
系統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊仿真實(shí)例中采用三層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),4個輸入節(jié)點(diǎn),中間層為10個,輸出層與故障模型相對應(yīng)為12個節(jié)點(diǎn)。在算法方面,經(jīng)過多次實(shí)驗(yàn),使用梯度下降法迭代不斷修正權(quán)
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