【摘 要】
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针对起落架减震器密封失效导致油液泄漏故障,提出一种利用LVQ神经网络对故障进行预测的方法。利用维修信息中的总起落次数、密封件使用时间、密封有效期间的起落次数和运行环
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针对起落架减震器密封失效导致油液泄漏故障,提出一种利用LVQ神经网络对故障进行预测的方法。利用维修信息中的总起落次数、密封件使用时间、密封有效期间的起落次数和运行环境影响因子作为输入向量,油液是否泄漏作为输出向量,建立LVQ神经网络故障预测模型。利用历史维修信息对预测模型进行训练,将当前维修信息输入已训练好的预测模型,实现故障预测。仿真实例表明,该预测模型具有简捷、高效以及预测精度高的特点,使用该预测模型预测时,无需对输入向量进行预处理,预测结果与实际情况较吻合。
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