改進BP算法和模糊邏輯在雙軸轉臺故障診斷中的應用.pdf

1、轉臺是一種復雜的集機、電于一體的慣導測試與仿真設備，在航天、航空和航海等領域中發(fā)揮著巨大的作用。為了使轉臺能夠長期穩(wěn)定可靠地工作，對其開展故障診斷技術的研究非常的有必要。
　　本文針對轉臺故障與征兆之間存在著復雜的非線性映射關系，利用模糊神經網絡強大的模糊信息處理能力和自學習能力，提出了一種基于模糊神經網絡的雙軸轉臺故障診斷系統(tǒng)，并實現了診斷系統(tǒng)軟件的編制。
　　首先，通過對轉臺系統(tǒng)結構的深入分析，將轉臺常見的故障分為五類：

2、機械故障、控制器故障、執(zhí)行器故障、測角系統(tǒng)故障和通訊故障。根據故障底事件與特征信號之間的關系，建立了轉臺故障的決策表。為了消除信號中高頻噪聲，設計了一個二階低通濾波器，同時還運用了小波分析去噪理論，并對閾值函數進行了改進，取得了一定的效果。
　　其次，系統(tǒng)地介紹了診斷系統(tǒng)的模糊神經網絡模型和其所用的BP算法，針對BP算法的不足，把遺傳算法、引入慣性項和動態(tài)調整學習率三種方法相結合，對普通的BP算法進行優(yōu)化改進，并將經過改進的BP算