航空发动机自适应传感器故障重构方法研究

发布时间：2018-01-30 15:09

  本文关键词： 传感器 故障重构 神经网络 序贯概率比 模型辨识　出处：《计算机仿真》2016年09期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：当航空发动机控制系统传感器故障时,为保证发动机正常工作,需进行故障诊断与故障隔离,并实现重构控制。为了提高传感器故障重构控制的准确性,提出一种采用自适应模拟退火遗传神经网络(ASAGANN)的传感器重构方法。为能准确、及时发现智能传感器故障,采用序贯概率比阈值判别法对故障进行检测;利用改进的神经网络对发动机试车过程进行辨识,建立高精度的传感器正常工作模型,提高了故障重构的准确性;通过三种传感器不同故障的数值仿真表明,上述方法可以实现对传感器故障的准确检测,并完成对传感器的故障重构控制,证明故障重构方法有效。
[Abstract]:In order to improve the accuracy of sensor fault reconstruction control , a new method of sensor reconstruction using adaptive simulated annealing genetic neural network ( ASAGANN ) is proposed . In order to improve the accuracy of sensor fault reconstruction control , a self - adaptive simulated annealing genetic neural network ( ASAGANN ) sensor reconstruction method is proposed . In order to improve the accuracy of sensor fault reconstruction control , a self - adaptive simulated annealing genetic neural network ( ASAGANN ) is used to detect faults .

【作者单位】： 空军工程大学航空航天工程学院;中国人民解放军95507;
【基金】：国家自然科学基金(51506221) 陕西省自然科学基础研究计划青年人才项目(2015JQ5179)
【分类号】：V263.6
【正文快照】： 1引言在航空发动机控制系统中,传感器对发动机系统的正常工作起着相当重要的作用。但当传感器因处于恶劣环境中时,极易发生故障,并可能由此造成控制系统的性能下降,甚至引发重大飞行事故,严重影响飞行安全,因此,对传感器故障进行研究具有重要意义。相比于基于硬件冗余的故障检

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：1476528