[发明专利]多方法联合的航电系统故障诊断方法在审
| 申请号： | 201510355414.0 | 申请日： | 2015-06-24 |
| 公开（公告）号： | CN104915715A | 公开（公告）日： | 2015-09-16 |
| 发明（设计）人： | 吴红兰;刘军;孙有朝;宫淑丽 | 申请（专利权）人： | 南京航空航天大学 |
| 主分类号： | G06N3/02 | 分类号： | G06N3/02 |
| 代理公司： | 南京瑞弘专利商标事务所(普通合伙) 32249 | 代理人： | 陈琛 |
| 地址： | 210016*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于FTA、BAM神经网络、BP神经网络三种方法联合的航电系统故障诊断方法。分别建立了FTA与BAM神经网络融合的故障诊断模型、联合BP神经网络的故障诊断模型。当故障现象明显时，采用FTA与BAM神经网络融合的故障诊断模型，首先利用FTA得到系统的故障模式，分析归纳出BAM的训练样本，最后BAM通过联想记忆矩阵并行联想，得到诊断结果；当故障现象不明显或者故障实例库没有此故障时，采用联合BP神经网络的故障诊断模型，对BP神经网络采集到训练样本即电压、温度等数据进行学习，最后利用训练后的网络进行故障诊断。两种故障诊断模型优势互补，弥补各自的不足之处，有效解决了航电系统故障诊断存在的上述问题，提高了故障诊断的准确性和效率性。 | ||
| 搜索关键词： | 多方 联合 系统 故障诊断 方法 | ||
【主权项】：
多方法联合的航电系统故障诊断方法，其特征在于：当故障现象明显时，采用FTA与BAM神经网络融合的故障诊断模型，首先利用FTA得到系统的故障模式，分析归纳出BAM的训练样本，最后BAM通过联想记忆矩阵并行联想，得到诊断结果；当故障现象不明显或者故障实例库没有此故障时，采用联合BP神经网络的故障诊断模型，对BP神经网络采集到的训练样本进行学习，最后利用训练后的网络进行故障诊断。
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