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- FTA与RBF方法结合的某型飞机起落架故障诊断
- 作者： 李锋 冯珂 李晨旭 赵德中 陈振 来源： 液压气动与密封 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： FTA RBF神经网络 起落架 故障诊断
- 描述： 为了提高某型飞机起落架故障诊断率，分别采用故障树分析法(Fault Tree Analysis, FTA)和FTA与RBF神经网络(Radial Basis Function, RBF)的方法对起落架常见故障进行诊断。首先根据起落架工作原理图，采用FTA方法建立故障树及故障结构函数，得到所有的最小割集，计算故障失效概率；然后按照最小割集重要度，筛选出RBF神经网络训练样本的变量数目；最后再结合国内某维修单位的故障统计数据，运用RBF神经网络建立了故障诊断模型，并对模型进行了训练和测试。结果表明，FTA定量计算得到的故障失效概率为71.60%,FTA+RBF结合方法的故障诊断平均预测误差为1.0%。