概率神经网络在发动机故障诊断中的应用

被引：13

作者：

石磊 ^{[1
,2
]}

王兴成 ^{[1
]}

机构：

[1] 大连海事大学信息科学技术学院

[2] 渤海大学信息科学与工程学院

来源：

自动化仪表 | 2011年 / 32卷 / 03期

关键词：

概率神经网络; 发动机; 故障诊断; Matlab; 非线性;

D O I：

10.16086/j.cnki.issn1000-0380.2011.03.013

中图分类号：

TK407 [运行与维修]; TP183 [人工神经网络与计算];

学科分类号：

080703 ; 081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

由于发动机运行系统结构的复杂性,传统方法很难及时找出故障发生的原因,因此,提出采用概率神经网络PNN来实现对发动机运行系统的故障诊断。PNN是一种训练速度快、结构简单和应用广泛的人工神经网络,它采用贝叶斯分类决策理论建立系统的数学模型;以高斯函数作为激励函数,具有非线性处理和抗干扰能力强等特点。Matlab仿真结果表明,该诊断方法快速准确且易于工程实现。

引用

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页数：3

共 7 条

[1] PNN在旋转机械故障诊断中的应用 [J].