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神经网络在某型随动适配器 故障诊断中的应用

  • 李波 ,
  • 管莉 ,
  • 徐宏伟
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  • 中国兵器工业第 203 研究所,西安 710065

李波(1978-),男,河南新乡人,硕士研究生,研究方向:武器系统检测。

收稿日期: 2009-09-11

  网络出版日期: 2025-05-19

Study of Neural Network in Fault Diagnostic for the Servo Adaptor System

  • LI BO ,
  • GUAN Li ,
  • XU Hongwei
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  • No.203 Research Institute of China Ordnance Industries, Xi'an 710065, China

Received date: 2009-09-11

  Online published: 2025-05-19

摘要

在随动系统传统检测方法的基础上,提出一种采用神经网络技术的故障诊断方法。利用随动适配器在检测过程中故障的特征参数,采用神经网络技术分别对每一类故障进行诊断,网络的输入是与输出故障相关联的监测信号的特征值,对各网络输出进行决策判断,最后给出诊断结果。仿真实例结果表明该方法通过利用检测的各种特征信息,能够有效的诊断故障,提高诊断的准确性。

本文引用格式

李波 , 管莉 , 徐宏伟 . 神经网络在某型随动适配器 故障诊断中的应用[J]. 弹箭与制导学报, 2010 , 30(1) : 219 -222 . DOI: 10.15892/j.cnki.djzdxb.2010.01.074

Abstract

It puts forward a method of using neural network to detect fault for the servo adaptor based on tradition detection method. Utilizing the fault characteristic parameters in the course of detecting, it is developed for the method of using the neural network to diagnose every kind of fault. The inputs of network are the characteristic values of detecting signals related with the fault, and the outputs of network are judged to obtain final the result. Simulation examples show that the method of neural network can make the best of characteristic information of detecting signals to obtain effective diagnosis result, and improve the precision of diagnose.

参考文献

[1]
刘君华. 基于 LabWindows/CVI 的虚拟仪器设计[M]. 北京: 电子工业出版社, 2003.
[2]
张德丰. MATLAB 神经网络应用设计[M]. 北京: 机械工业出版社, 2009.
[3]
高隽. 神经网络原理及仿真实例[M]. 北京: 机械工业出版社, 2007.
[4]
沈谦, 张良展. BP网络改进及在电路故障诊断中的应用[J]. 徽电子学与计算机, 1996,(1): 67- 71.
[5]
张海燕, 胡光锐, 张东红, 等. 多层前向神经网络的一种改进BP算法[J]. 通信技术, 2003,(11): 6- 7.
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