【摘 要】
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用神经网络检测和识别故障时有两个问题:(1)传感器数据的复杂性使得无法用神经网络建立变换的模型,这意味着训练过程难而冗长;(2)没有足够的训练数据去适当地描述可能发生的
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用神经网络检测和识别故障时有两个问题:(1)传感器数据的复杂性使得无法用神经网络建立变换的模型,这意味着训练过程难而冗长;(2)没有足够的训练数据去适当地描述可能发生的大量不同类型故障。导出了一些方法并在一个用于解决这两个问题的结构中作了试验。首先把无法变换的传感器数据分解成三个较简单的变换,这些变换要完成数据的压缩,假设的产生和传感器的融合。每个变换分别进行有效训练。其次,建立执行传感器融合的神经网络,以便检测那些训练例子在训练过程中不曾出现的未知新故障。这些方法曾在航天飞机主发动机(SSME)故障检测
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