基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的飛機(jī)子系統(tǒng)故障診斷的研究.pdf

1、隨著計(jì)算機(jī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的飛速發(fā)展，以及現(xiàn)代作戰(zhàn)飛機(jī)故障診斷的落后現(xiàn)狀，對故障診斷自動化、智能化的要求逐漸地提高。如何很好地實(shí)現(xiàn)基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)載設(shè)備故障診斷逐步成為一個重要的研究方向。
　　 飛機(jī)子系統(tǒng)是一個非線性系統(tǒng)?；谀：窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性系統(tǒng)辨識要通過結(jié)構(gòu)辨識和參數(shù)辨識來實(shí)現(xiàn)。
　　 在結(jié)構(gòu)辨識中，涉及到輸入輸出空間的劃分、模糊規(guī)則數(shù)目以及前提和結(jié)論部分初始參數(shù)的確定。在深入分析用于獲取模糊規(guī)則的模糊C-均值聚

2、類算法的局限性基礎(chǔ)上，結(jié)合粒子群優(yōu)化算法的優(yōu)越性，提出一種基于模糊C-均值的改進(jìn)聚類算法。此算法能夠較好地抗噪、抗敏感，具有較強(qiáng)的全局搜索能力，避免陷入局部極小，提高了聚類的效率和效果。根據(jù)聚類的結(jié)果制定出模糊規(guī)則庫，并生成出模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始結(jié)構(gòu)。
　　 在參數(shù)辨識中，構(gòu)建出一個與模糊推理機(jī)制相匹配的四層模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。給出模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的BP 學(xué)習(xí)算法，利用此算法對網(wǎng)絡(luò)初始結(jié)構(gòu)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練來調(diào)整其權(quán)值參數(shù)，生成精度較高的模糊神經(jīng)