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摘要:
本文针对工业生产中使用的直流电动机,应用人工智能的相关理论对其故障进行了广泛深入的研究。在此基础上,探讨了专家系统与人工神经网络相集成的电动机故障智能诊断方法并加以实现。实践证明,网络的学习时间显著缩短,整个系统的推理效率明显提高,并验证了集成式专家系统的诊断效果比传统的专家系统或神经网络更为全面、准确和迅速。电动机故障的集成式智能诊断方法是一个既有理论研究意义又有实际使用价值的课题与方向。
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文献信息
篇名 基于专家系统与神经网络集成的故障诊断的应用研究
来源期刊 振动与冲击 学科 工学
关键词 电动机 故障诊断 专家系统 人工神经网络
年,卷(期) 2001,(1) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 41-43
页数 4页 分类号 TP206
字数 2173字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-3835.2001.01.013
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 原培新 53 444 12.0 18.0
2 徐玉秀 4 114 4.0 4.0
6 邢刚 2 65 2.0 2.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
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故障诊断
专家系统
人工神经网络
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
振动与冲击
半月刊
1000-3835
31-1316/TU
大16开
上海市华山路1954号上海交通大学
4-349
1982
chi
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12
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124504
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