应用BP-ART混合神经网络的推进系统状态监控实时系统

应用BP-ART混合神经网络的推进系统状态监控实时系统

应用BP-ART混合神经网络提出了一种供推进系统状态监控实时使用的系统,其拓扑结构为: 第一层处理单元由BP神经网络组成,每个BP网络代表一个相应的推进系统组件;第二层处理单元为一个ART神经网络,网络的每一个输出代表推进系统的一种"健康状态",据此可对其故障进行"诊断".该混合结构充分发挥了两类网络的优点,给出的具体应用实例也显示出在推进系统实时状态监控与故障诊断应用中的有效性.

作 者： 杨尔辅 张振鹏 刘国球 崔定军 Yang Erfu Zhang Zhenpeng Liu Guoqiu Cui Dingjun   作者单位： 北京航空航天大学宇航学院,北京,100083  刊 名： 推进技术  ISTIC EI PKU 英文刊名： JOURNAL OF PROPULSION TECHNOLOGY  年，卷(期)： 1999 20(6)  分类号： V430  关键词： 液体推进剂火箭发动机   发动机故障   故障诊断   人工神经元网络   实时显示   Liquid propellant rocket engine   Engine failure   Fault diagnosis   Artificial neural network   Real time display  

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