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基于概率神经网络的发动机故障诊断方法研究
  • ISSN号:1009-0134
  • 期刊名称:制造业自动化
  • 时间:0
  • 页码:90-92
  • 分类:TP206.3[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置] TP273.2[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
  • 作者机构:[1]河南化工职业学院,郑州450042, [2]河南科技大学数学与统计学院,洛阳471003
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(90818025)
  • 相关项目:面向C4KISR重大应用领域软件可信性需求分析方法与攻击性实验验证环境研究
中文摘要:

传统的故障模式诊断方法很难对复杂系统的故障进行诊断,概率神经网络作为一种自适应的模式识别技术,以其结构简单、学习速度快、具有非线性处理和抗干扰能力强等优点广泛应用在模式分类和故障诊断领域。利用概率神经网络对发动机的故障进行诊断,仿真结果表明,该网络诊断准确率高、泛化能力强,可以对系统进行实时监测和诊断。

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期刊信息
  • 《制造业自动化》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国机械工业联合会
  • 主办单位:北京机械工业自动化研究所
  • 主编:陈维
  • 地址:北京德胜门外教场口1号
  • 邮编:100011
  • 邮箱:maogp@riamb.ac.cn
  • 电话:010-62372961
  • 国际标准刊号:ISSN:1009-0134
  • 国内统一刊号:ISSN:11-4389/TP
  • 邮发代号:2-324
  • 获奖情况:
  • 机械行业优秀期刊,中国期刊方阵“双效”期刊,获2004-2006年机械行业优秀期刊二等奖
  • 国内外数据库收录:
  • 日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版)
  • 被引量:17230