SOM神经网络在卫星电源系统故障诊断中的应用

• 作者: 刘树林 姜兴渭 谷吉海 黄文虎
• 来源期刊: 强度与环境
• 学科: 地球科学
• 关键词: 自组织特征映射 神经网络 卫星 电源系统 故障诊断
• 年，卷（期）: 2002,（2）
• 所属期刊栏目: 结构强度
• 页码范围: 38-41
• 页数: 4页
• 分类号: N945.14
• 字数: 2652字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-3919.2002.02.007

摘要

研究了自组织特征映射(SOM)神经网络的结构及学习算法,提出了利用SOM神经网络对输入样本的"聚类"作用,实现对故障模式的分类,并据此对故障进行诊断的新方法.通过对某卫星电源系统故障的诊断实例,验证了该方法是有效可行的,能对卫星电源系统的故障进行准确的实时诊断.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄文虎	哈尔滨工业大学航天工程与力学系	183	2994	29.0	45.0
2	姜兴渭	哈尔滨工业大学航天工程与力学系	84	1159	17.0	30.0
3	刘树林	哈尔滨工业大学航天工程与力学系	13	284	9.0	13.0
4	谷吉海	哈尔滨工业大学航天工程与力学系	6	31	3.0	5.0