《基于深度学习的航空传感器故障诊断方法》PDF+DOC
作者:郑晓飞,郭创,姚斌,冯华鑫
单位:华东计算机技术研究所;上海计算机学会
出版:《计算机工程》2017年第07期
页数:7页 (PDF与DOC格式可能不同)
PDF编号:PDFJSJC2017070480
DOC编号:DOCJSJC2017070489
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为解决传统神经网络进行传感器故障诊断时存在的过拟合、泛化能力有限等问题,提出一种基于深度置信网络观测器的航空传感器故障诊断方法。利用深度置信网络替代浅层神经网络,在优化网络结构的基础上,给出深度置信网络隐层节点数选取的递推公式,构建深度置信网络状态观测器。离线训练时,利用飞行数据训练深度置信网络观测器。在线诊断时,通过比较观测器输出值与实际输出值判断故障类型,并给出3种故障隔离与信号重构方法。仿真结果表明,与BP神经网络观测器相比,该方法能够快速准确地进行故障诊断与隔离,并且完成信号重构。
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