基于相关性模型和神经网络的调压器测试性设计

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为实现装甲车辆电源系统调压器智能化检测和隔离故障开展了测试性设计;首先建立了调压器仿真模型,对调节电路进行故障模式影响分析,得到所有故障模式,对两种工作状态分别构建其相关性模型并得到改进后的诊断树,在此基础上利用基于L—M改进学习算法的神经网络对模型进行网络训练和验证,并与其它学习算法进行了比较;从验证结果来看,该学习算法相对优越,且此方案能够正确检测和隔离调压器各故障模式,表明其正确性和可行性,实现了对其测试性设计的目的。
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