基于粒子群神经网络的发动机故障诊断

被引：13

作者：

柴长松 ^{[1
]}

张欣 ^{[1
]}

牛奔 ^{[2
]}

谭立静 ^{[3
]}

机构：

[1] 北京交通大学机电学院

[2] 沈阳自动化研究所二室

[3] 辽宁工程技术大学机械学院

来源：

关键词：

粒子群; 神经网络; 汽车发动机; 故障诊断;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP183 [人工神经网络与计算]; TP277 [监视、报警、故障诊断系统];

学科分类号：

0804 ; 080401 ; 080402 ;

摘要：

本文提出了一种基于粒子群优化算法和多层前向神经网络的新型进化神经网络模型(PSO-ANN)。在实例研究中,该模型被应用于汽车发动机故障诊断中。与传统BP网络诊断结果相比,本文方法具有运算效率高,收敛速度快的特点,是一种有效可靠的新型故障诊断技术。

引用

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页数：3