【摘 要】
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为提高航空发动机传感器故障诊断的准确率和可靠性,使用改良的D-S证据理论,对基于神经网络和卡尔曼滤波的2个诊断子系统的诊断结果进行决策融合;仿真结果显示,在发动机稳定状
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为提高航空发动机传感器故障诊断的准确率和可靠性,使用改良的D-S证据理论,对基于神经网络和卡尔曼滤波的2个诊断子系统的诊断结果进行决策融合;仿真结果显示,在发动机稳定状态下,经过融合,整个系统降低了误诊率,改善了诊断性能;文章还针对加强噪声强度的情况下,通过调整2个子系统的权重,在保证准确率的同时提高了系统的抗噪声性能;研究表明D-S理论可以比单独应用单一诊断算法的子系统更具好的诊断效能。
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