神经网络模糊聚类方法在故障诊断中的应用

• 作者: 张胜 许宝杰
• 来源期刊: 北京机械工业学院学报(综合版)
• 学科: 工学
• 关键词: 故障诊断 Kohonen神经网络 模糊聚类
• 年，卷（期）: 2001,（2）
• 页码范围: 1-4
• 页数: 4页
• 分类号: TH113.21
• 字数: 1882字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-6864.2001.02.001

摘要

在旋转机械故障诊断研究中，对大量样本的有效分类至关重要。传统的贴近度法计算繁琐，分辨率低，且依赖于大量实验测试和经验案例的总结。根据故障诊断中样本数据无须精确要求的特点，可以对样本数据作模糊化处理，进一步采用自组织竞争神经网络对样本进行自动聚类，速度快，准确性好，具有较高的智能特性。实际应用表明，这种模糊神经网络完全满足使用要求。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	许宝杰	北京机械工业学院机械工程系	55	674	11.0	25.0
2	张胜	北京机械工业学院机械工程系	4	4	1.0	2.0