| 基于无源观测器的小波神经网络故障诊断方法 |
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| 引用本文： | 徐海祥,黄羽韬,余文曌.基于无源观测器的小波神经网络故障诊断方法[J].华中科技大学学报(自然科学版),2020,48(4):91-96. |
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| 作者姓名： | 徐海祥 黄羽韬 余文曌 |
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| 作者单位： | 武汉理工大学 交通学院,湖北武汉 430063;武汉理工大 高性能船舶技术教育部重点实验室,湖北武汉 430063;武汉理工大学 交通学院,湖北武汉 430063 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金;中央高校基本科研业务费专项 |
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| 摘 要： | 针对自主化、智能化的动力定位船舶传感器故障诊断性能降低,漏报、误报频发,进而影响作业安全的问题,提出一种融合模型和数据的诊断方法.该方法将非线性无源观测器与BP(误差反向传播)神经网络结合,并引入小波包分解方法对数据集进行处理,得到故障信号各个频段上的能量,细化分类特征.基于一艘动力定位船舶模型进行仿真,结果表明:该方法克服了单一观测器输出结果存在未知干扰、模型精度不高的问题,解决了神经网络历史数据集缺乏、代表性未知的问题,提升了故障识别性能.
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| 关 键 词： | 故障诊断 非线性无源观测器 BP神经网络 动力定位 传感器 小波包分解 |
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