基于SOFM网络的机械设备多类型信息融合与状态识别

• 作者: 刘德昌 申弢 韩守木 黄树红
• 来源期刊: 机械工程学报
• 学科: 工学
• 关键词: 信息融合 自组织特征映射 故障诊断
• 年，卷（期）: 2001,（1）
• 所属期刊栏目: 基础理论
• 页码范围: 37-41
• 页数: 5页
• 分类号: Q235|TK26
• 字数: 3964字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0577-6686.2001.01.009

摘要

从信息源的角度来说，机械监测与诊断系统是一个多源信息处理系统。提出了利用信息压缩进行多类型特 征信息融合的思想，研究了自组织特征映射(SOFM)网络处理这种多类型信息融合的可视化状态识别方法。网络 输出层激活结点的轨迹，可以正确直观地反映出多源信息所表示状态的潜在变化特征，从而便于识别早期故障的 发生与变化趋势。通过对试验及现场数据的融合处理，说明了所提出方法的有效性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄树红	华中科技大学动力工程系	144	2035	25.0	37.0
2	刘德昌	华中科技大学动力工程系	76	1360	20.0	35.0
3	申弢	华中科技大学动力工程系	8	255	7.0	8.0
4	韩守木	华中科技大学动力工程系	4	230	4.0	4.0