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飞机电源系统整流装置故障诊断方法

牛星岩 沈颂华 董世良 陈卓

牛星岩, 沈颂华, 董世良, 等 . 飞机电源系统整流装置故障诊断方法[J]. 北京航空航天大学学报, 2007, 33(10): 1200-1203.
引用本文: 牛星岩, 沈颂华, 董世良, 等 . 飞机电源系统整流装置故障诊断方法[J]. 北京航空航天大学学报, 2007, 33(10): 1200-1203.
Niu Xingyan, Shen Songhua, Dong Shiliang, et al. Fault diagnosis of rectifier in aircraft power system[J]. Journal of Beijing University of Aeronautics and Astronautics, 2007, 33(10): 1200-1203. (in Chinese)
Citation: Niu Xingyan, Shen Songhua, Dong Shiliang, et al. Fault diagnosis of rectifier in aircraft power system[J]. Journal of Beijing University of Aeronautics and Astronautics, 2007, 33(10): 1200-1203. (in Chinese)

飞机电源系统整流装置故障诊断方法

详细信息
    作者简介:

    牛星岩(1979-),男,天津人,博士生,tjbullatbuaa@hotmail.com.

  • 中图分类号: TP 182

Fault diagnosis of rectifier in aircraft power system

  • 摘要: 某型号飞机电源系统现有的机上自检测装置由传统的硬件逻辑电路构成,存在功能扩展性差、可靠性低等缺点.为符合新一代机上自检测装置微机化、智能化的特点,在对其进行故障模式分析的基础上,采用基于小波神经网络的故障诊断方法,通过对整流装置输出电压的实测信号样本的频谱分析,获得对故障敏感的特征频率点,根据小波变换的多分辨率分析理论,确定了与特征频率点相对应的小波母函数和变换尺度.在此基础上,通过定义频带能量特征向量,将小波变换得到的小波系数转换为一组特征向量.将特征向量作为BP神经网络的前端输入,由神经网络完成故障的识别与分类.经验证,故障特征得到了有效地提取,使神经网络可在各种工况下对故障进行故障诊断,符合灵敏性、鲁棒性的要求.

     

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出版历程
  • 收稿日期:  2006-10-30
  • 网络出版日期:  2007-10-31

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