1、发生。旦检测到故障传感器测量时，将和网络输入层断开。但是，神经网络将继续工作，通过使用大部分最近的相应输入作为输出来代替故障传感器测量。这是因为当输入变量上有足够的信息时，最近的输出是个故障传感器测量较好的估计。具备了对个事实的容错能力，干扰可以从输入节点分布到网络，并对输出的影响不大。该控制器将被切换到估计值继续系统的运作。根据这种方案，该系统即使在多个传感器发生故障时也可以保持运作，只要正常传感器不少于瓶颈节点数。能够步完成结合检测隔离和调节的能力是基于传感器的验证方案的主要优势。这种能力基于降维属性。性能退化或安装和制造容忍这些都是不确定性的来源，将会导致最优估计的估计误差。这些。

2、统的设计提出了挑战。这种利用智能算法的方式是很有发展前景。对于套具有冗余信息的传感器组，如果传感器之间的关系是众所周知的，就有可能重建个或多个传感器丢失的数据。通常情况下，这种关系可以被描述为用传感器测量值作为输入变量的数学方程。本文提供的方法基于自联想神经网络，并且可以看清楚传感器之间的关系和重建故障的传感器自动联想神经网络的拓扑结构非线性主成分分析产品是的基础。是个以最小信息损失为代价，从而将多维非线性数据映射到低维数据的技术。用代替个的数据表观察数据的数目，变量的数目。对于特征空间的映射可以由下面的公式来描述是主成分矩阵是主成分的数目是个非线性向量函数。恢复数据原来的维度是通过另。

3、平方块代表个相互关联的变量集。个块或块套和其他区块没有共享变量说明保留变量块中的变量或块集的独立性，不能引入两个变量的独立变量到个单的中。块重叠设置代表个相关变量的子系统，块的重叠集中的块组数是个独立变量的数目下限瓶颈节点。诊断传感器和基于的重构当网络被频繁的使用时，它能够被用于传感器诊断，这是由于输入变量中有大量的冗余信息，当个或者几个传感器故障时，其他传感器能够代替故障的传感器进行有效的估计。通过与网络输出通信传感器输出比较来检查传感器故障，估计返回方案发展成了传感器故障诊断。如果传感器测量值及其估计值之间的差异超过阈值，而其他传感器和相应的估计值的差异如相对低，那么就认为传感器故。

4、外文资料翻译译文外文原文。指导教师评语文献翻译的英文文献与本专业相关，翻译量符合要求，译文能表达原文的含义。签名年月日附件外文资料翻译译文基于自联想神经网络的发动机控制系统传感器故障诊断与重构摘要研究自联想神经网络及其在发动机控制系统传感器诊断及重构中的应用。自联想网络关键在于特征提取和噪声滤波。综合自联想网络的最优估计与故障诊断，自动区分估计误差和传感器故障。仿真结果表明这种方法不需要模型，能诊断传感器硬软故障，当发动机性能退化时也能提供很好的解析余度。关键字自联想网络发动机传感器故障诊断解析余度传感器的故障诊断和重建是充分实现发动机控制系统的可靠性所必须的。鲁棒性要求给个故障诊断系。

5、，留小部分样本用刚建模型进行预报也能被用来选择个适当的映射和解映射节点数目，同时限制练习的强度。对于发动机引擎来说，自我关系可以从不同测量的热力学和气动之间的联系得到，然后不同变量之间的关系就可以确定，独立变量的数目和瓶颈节点的数目也能被确定。对于那些非线性对象来说，这种关系非常复杂，因为很难观测它们的数学模型，这种自我关系能够由训练集的协方差矩阵的分析而得到。对于的测量变量，协方差矩阵可以定义为反映了和的独立关系。如果协方差矩阵中的个元素为或者从零统计区分，那么相应的测量值和是独立的。通过对矩阵中测量变量的结果重新排序而造成的对角块里的重新排列，揭示了测量的依赖结构。里非零元素的每个。

6、不确定性可能会被用于传感器故障或反之亦然。如果退化被误认为是传感器故障，故障将被错误地警告，导致不正确的故障调节。如果传感器故障被误认为是退化，这将导致不正确的网络补偿。本文中故障控制增益与软故障检测逻辑用于分辨最优估计错误与传感器故障。轴向方向的故障认定被用于识别最优估计错误的原因。如果剩余是由于最优估计错误造成的，那么的码和偏差将会得到网络补偿。如果剩余是由传感器故障引起的，那么相应的估计用来取代失败的传感器，提供分析冗余。在故障调节逻辑里，故障控制增益用来提供个从故障传感器到其相应的估计平稳过渡。数字仿真示例例如个涡轮轴发动机，图显示了由发动机控制系统和基于传感器故障诊断的组成的。

7、个非线性向量函数完成的丢失的信息由剩余度‟来进行测量，由少量的涉及噪声或次要变量的成分构成。为了提取出主成分，函数和被用来尽量减少的值。函数和可以用两个带有个隐藏层的前馈神经网络代替。这个被称作的结合网络，可以产生‟的映射，如图所示。包含了三个隐藏层映射层，瓶颈层和解映射层。‟是的输出，即输入经过滤后的值，它和输入有着相同的维数。原始数据通过输入层映射层瓶颈层被压缩到低维特征空间，然后特征空间的输出通过瓶颈层解映射层和输出层被映射到输出层，并且重建输入数据。为了完整地保存瓶颈层里的输入数据，的衡量和偏差被优化了。个的关键就是瓶颈层，它的节点在维数上是最小的。瓶颈层迫使输入进行内部编码和。

8、噪声被添加到训练数据输入不是目标值，使学习计算机和网络之间的数据相关。另外循环在训练期间重新启动几次，每次使用不同的噪声值和更改训练集中的数据顺序，以避免由于数据在训练集中的特殊位置而造成的建立任何集合体。图是发动机软故障的检测结果。软故障通过设置传感器以每秒.的速度增长缓慢来启动。故障表征和级阈值是被用来进行传感器故障检测。当故障控制增益在秒时比大时，传感器有可能有软故障或者性能退化。当估计和传感器的输出之间的误差比大时，个可能的故障就被孤立了。当误差大于，故障控制增益是，其它传感器故障控制增益仍然很小，故障被宣布为已被检测。当传感器故障被成功检测和调控，剩余又会变的很小。当故障被宣。

9、压缩，在瓶颈层之后又进行解码和解压缩，这样网络的输出就产生了。瓶颈层阻止在造就网络时进行对或者“直通“的映射。内部限制包括在的瓶颈层内，这样就会使得知道所有输入的内在联系，而不是简单的单位函数。具有噪声过滤的性能，这种性能基于网络产生种适合数据系统相关性的测量模型的能力，排除了由于测量噪声产生的随机变动。中的滤波还要看冗余，冗余减少了变动，就像利用包含多个元素的样本来减少统计的误差控制中的变动样。网络节点的选择在合并后的网络里，输入输出层里有个节点，瓶颈层里有个节点。为了确保有足够的未经过拟合的代表性容量，必须正确选择映射和解映射节点和是观测数据的数目。交叉验证拿出大部分的样本进行建模。

10、据和使用普通数据脱机训练。本文采用相关变量。采用最优估计和故障检测的综合逻辑以区分剩余是否是来自于传感器故障，气路故障或估计错误。因为燃气涡轮发动机部件故障或性能退化，速度，流量，温度和压力测量会有所不同。计算故障系数矩阵的气路分析可以将它们和传感器故障区分开。无论何时，当误差矢量分量变大和所有其他矢量分量仍然很小，传感器故障的轴向方向进行故障定位。如果差异是由性能退化引起的，那么将得到网络补偿，直到差异消除。如果差异是由传感器故障引起的，那么坏了的传感器被切断，取而代之的是网络估计。在这个例子中，训练集是由不同功率层，马赫数和包括各种高度稳定状态工作点中的个点构成的。零均值正态分布的。

11、布，从传感器输出到网络估计都能顺利调节。在整个过程中，尽管传感器输出和估计有偏差，控制器用的调节值偏差很小，所以发动机能正常工作。结论是种具有特殊拓扑结构的前馈神经网络。它具有优良的特征提取和噪音过滤功能。个采用进行传感器故障检测和发动机控制系统重建实例已经被展现出来了。仿真结果表明，基于的冗余分析只使用了发动机传感器输出，不需要发动机模型。的最优估计和传感器故障诊断的综合逻辑发展为区别最优估计错误和传感器故障。这种逻辑能够避免由于传感器故障而导致的损坏问题，也可避免错误估计导致的误诊断问题。即使有传感器故障，控制系统也将正常工作。附件外文原文„.,.,.,,..‟,.,‟,,.‟,.。

12、闭环控制系统。感兴趣的主要变量是和。是动力涡轮给定的速度，和是输入。反馈控制变量是,。只有当输入变量是相关的，有效的变量才可以从瓶颈层提取出来。个变量的协方差矩阵可以反映相关性当表示“的协方差矩阵，及个变量被认为是不相关当.时，协方差矩阵里的和变量认为是不相关的。如上所述，瓶颈层中的个节点被选。采用交叉验证理论，分别用个映射节点进行训练。当传感器故障申报，它将切断从的输入。然后网络的输入将会由传感器的最后估计替换，网络仍然可以运行良好。采用来按实时要求检测传感器故障。考虑到不确定性的鲁棒性，用普通数据和网络补偿进行训练。基于的传感器故障诊断和发动机控制系统的重构过程是从测试或仿真收集数。

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