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故障诊断中基于神经网络的特征提取方法研究
被引:30
作者
:
论文数:
引用数:
h-index:
机构:
袁海英
陈光
论文数:
0
引用数:
0
h-index:
0
机构:
电子科技大学自动化工程学院
陈光
论文数:
引用数:
h-index:
机构:
谢永乐
机构
:
[1]
电子科技大学自动化工程学院
来源
:
仪器仪表学报
|
2007年
/ 01期
关键词
:
神经网络;
故障诊断;
主元分析;
特征提取;
D O I
:
10.19650/j.cnki.cjsi.2007.01.018
中图分类号
:
TP183 [人工神经网络与计算];
学科分类号
:
摘要
:
在电路状态检测与故障诊断过程中,恰当地选择特征参数是诊断成败的关键。本文研究了基于神经网络的特征评价和特征提取方法,利用神经网络的训练结果对特征参数进行合理的评价。由于神经网络满足高分辨率信息压缩所需的非线性映射条件,通过特征提取将电路故障模式识别中复杂的分类问题转移到特征处理阶段,利用神经网络有效地实现了特征参数的提取。诊断实例验证了该方法的有效性。
引用
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页码:90 / 94
页数:5
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共 2 条
[1]
故障信息诊断原理及应用.[M].徐章遂等著;.国防工业出版社.2000,
[2]
Research on fault diagnosis in analog circuit based on wavelet-neural..YUAN H Y;CHEN G J;SHI S B; et al;..,
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