作者：B.Whitehead,E.Kiech ,M.Ali,张舜英 单位：东北大学 出版：《控制工程》1993年第04期 页数：10页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFJZDF1993040080 DOC编号：DOCJZDF1993040089 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 用神经网络检测和识别故障时有两个问题：(1)传感器数据的复杂性使得无法用神经网络建立变换的模型，这意味着训练过程难而冗长；(2)没有足够的训练数据去适当地描述可能发生的大量不同类型故障。导出了一些方法并在一个用于解决这两个问题的结构中作了试验。首先把无法变换的传感器数据分解成三个较简单的变换，这些变换要完成数据的压缩，假设的产生和传感器的融合。每个变换分别进行有效训练。其次，建立执行传感器融合的神经网络，以便检测那些训练例子在训练过程中不曾出现的未知新故障。这些方法曾在航天飞机主发动机(SSME)故障检测和识别任务中试验过。结果表明，被分解的神经网络结构可以有效地训练，可以识别已训练过的故障，同时也能检测那些没训练过的故障是否发生。

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