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- 基于神经网络的航空液压油污染度等级软测量
- 作者： 贾博 来源： 上海交通大学 年份： 2016 文献类型 ： 学位论文 关键词： 航空液压油 液压油污染度 软测量 RBF神经网络 仿真平台
- 描述： 在现代工业中，液压系统的故障有70%-80%是由于液压系统污染造成的。而在飞机液压系统当中，液压系统污染对飞机的液压系统造成破坏最为严重，甚至会直接威胁到飞机的飞行安全。由于系统自身循环产生的颗粒物污染构成了飞机液压系统污染的主要原因，所以飞机在总装、地面试验和服役后都需要对液压油的污染度等级进行测量。航空液压油污染度等级现有的测量手段，包括重量法，显微镜颗粒计数法等，大多数都需要在实验室进行，极大地降低了生产效率；少部分及时在线的测量手段又因为技术复杂或成本过高不适宜用于日常生产。本文的工作正是为了解决航空液压油不能及时准确测量的问题，提出了基于神经网络的航空液压油污染度等级软测量方法。首先，本文分析了航空液压油污染度等级测量在实际生产中的重要意义并提出了软测量技术在其中的应用价值。其次，讨论了航空液压油污染以及航空液压油污染度等级划分。根据软测量技术原理，以航空液压油污染度等级在线测量为目标，研究了液压油的各个物理量与油液污染度等级之间的相互关系，选择机理相关且完全可观测的4个独立过程变量作为软测量的辅助变量。选择数据驱动的基于神经网络的软测量方法，通过设计实验获取了不同污染度等级条件下的样本变量数值。接着，比较了神经网络中重要的BP神经网络和RBF神经网络方法，并利用获得的实验数据通过Matlab建立软测量模型。对两种神经网络分别训练和测试，结果显示基于RBF神经网络的软测量模型在此情况下具有分类准确，拟合能力和预测能力好等优点。最后，利用Matlab的GUI功能创建航空液压油污染度等级软测量平台，能够完成对当前油液污染度等级的软测量，并且可以通过选择误差精度和辅助变量重新对数据集训练得到新的神经网络。平台操作简单，适用于实际生产，能够简化航空液压油污染度等级的测量工作。
- 基于神经网络的航空液压油污染度等级软测量
- 作者： 贾博 来源： 上海交通大学 年份： 2016 文献类型 ： 学位论文 关键词： 航空液压油 液压油污染度 软测量 RBF神经网络 仿真平台
- 描述： 在现代工业中，液压系统的故障有70%-80%是由于液压系统污染造成的。而在飞机液压系统当中，液压系统污染对飞机的液压系统造成破坏最为严重，甚至会直接威胁到飞机的飞行安全。由于系统自身循环产生的颗粒物污染构成了飞机液压系统污染的主要原因，所以飞机在总装、地面试验和服役后都需要对液压油的污染度等级进行测量。航空液压油污染度等级现有的测量手段，包括重量法，显微镜颗粒计数法等，大多数都需要在实验室进行，极大地降低了生产效率；少部分及时在线的测量手段又因为技术复杂或成本过高不适宜用于日常生产。本文的工作正是为了解决航空液压油不能及时准确测量的问题，提出了基于神经网络的航空液压油污染度等级软测量方法。首先，本文分析了航空液压油污染度等级测量在实际生产中的重要意义并提出了软测量技术在其中的应用价值。其次，讨论了航空液压油污染以及航空液压油污染度等级划分。根据软测量技术原理，以航空液压油污染度等级在线测量为目标，研究了液压油的各个物理量与油液污染度等级之间的相互关系，选择机理相关且完全可观测的4个独立过程变量作为软测量的辅助变量。选择数据驱动的基于神经网络的软测量方法，通过设计实验获取了不同污染度等级条件下的样本变量数值。接着，比较了神经网络中重要的BP神经网络和RBF神经网络方法，并利用获得的实验数据通过Matlab建立软测量模型。对两种神经网络分别训练和测试，结果显示基于RBF神经网络的软测量模型在此情况下具有分类准确，拟合能力和预测能力好等优点。最后，利用Matlab的GUI功能创建航空液压油污染度等级软测量平台，能够完成对当前油液污染度等级的软测量，并且可以通过选择误差精度和辅助变量重新对数据集训练得到新的神经网络。平台操作简单，适用于实际生产，能够简化航空液压油污染度等级的测量工作。