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1、本課題在研究傳統(tǒng)專家系統(tǒng)的基礎(chǔ)上將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)引入飛機(jī)故障診斷領(lǐng)域,闡述了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的飛機(jī)故障診斷專家系統(tǒng)的總體構(gòu)架,推理機(jī)制及實(shí)現(xiàn)方法,重點(diǎn)分析了專家系統(tǒng)的功能需求,各主要功能模塊的實(shí)現(xiàn)方法,知識(shí)庫(kù)的設(shè)計(jì)準(zhǔn)則以及系統(tǒng)的推理機(jī)制,系統(tǒng)設(shè)計(jì)的目的主要在于幫助機(jī)務(wù)人員,特別是幫助維修人員在維修時(shí)迅速、準(zhǔn)確地找到并排除故障,提高工作效率,使民航事業(yè)取得更好的經(jīng)濟(jì)效益和更高的安全系數(shù)。 通過(guò)對(duì)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)的深入研究,以波音
2、PW4000型發(fā)動(dòng)機(jī)為例,在采集了充分的發(fā)動(dòng)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),進(jìn)行了故障診斷的仿真試驗(yàn),并和實(shí)際故障數(shù)據(jù)對(duì)比,以此說(shuō)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(gè)輸入節(jié)點(diǎn),中間層為10個(gè),輸出層與故障模型相對(duì)應(yīng)為12個(gè)節(jié)點(diǎn)。在算法方面,經(jīng)過(guò)多次實(shí)驗(yàn),使用梯度下降法迭代不斷修正權(quán)值,網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練迭代次數(shù)為1萬(wàn)次,學(xué)習(xí)精度要求為取系統(tǒng)總誤差E=0.001。通過(guò)對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)典型故障數(shù)
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