基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
本文考虑到旋转机械故障诊断中监测多个参数,且各参量之间又有主次之分,提出将传统神经网络分解为多个子网络方法.不但可以突出各参量对不同故障的敏感程度,还可防止不同征兆域的诊断结论不一致甚至相反的情况.该融合结构可通过子网络连接权值的修正实现针对不同诊断对象的信息最优分化和融合.最后用D-S推理融合得到最终的诊断结果.该融合结构被应用在试验中取得了良好的效果,进一步验证了其可行性和优越性.
推荐文章
基于LabVIEW和BP神经网络的旋转机械故障诊断研究
旋转机械
LabVIEW
BP神经网络
故障诊断
旋转机械的新息加权神经网络工作状态趋势预测研究
旋转机械
趋势预测
新息加权神经网络
均值函数
基于VPRS和神经网络的旋转机械故障诊断
故障诊断
变精度粗糙集
离散化
约简
人工神经网络
基于遗传神经网络的旋转机械故障预测方法研究
遗传算法
BP神经网络
磨损
预测
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 基于神经网络的旋转机械监测参数的信息融合技术
来源期刊 电子测量与仪器学报 学科 工学
关键词 信息融合 故障诊断 神经网络 征兆域
年,卷(期) 2005,(3) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 15-17
页数 3页 分类号 TP183
字数 1739字 语种 中文
DOI
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 吕江涛 燕山大学电气工程学院 4 34 4.0 4.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (10)
共引文献  (44)
参考文献  (4)
节点文献
引证文献  (6)
同被引文献  (8)
二级引证文献  (64)
1994(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1996(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1997(5)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(4)
1998(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1999(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2000(2)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(1)
2001(2)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(1)
2004(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2005(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
2008(3)
  • 引证文献(3)
  • 二级引证文献(0)
2009(5)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(4)
2010(7)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(7)
2011(10)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(10)
2012(9)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(9)
2013(6)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(6)
2014(6)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(5)
2015(2)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(2)
2016(6)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(6)
2017(7)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(6)
2018(4)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(4)
2019(5)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(5)
研究主题发展历程
节点文献
信息融合
故障诊断
神经网络
征兆域
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
电子测量与仪器学报
月刊
1000-7105
11-2488/TN
大16开
北京市东城区北河沿大街79号
80-403
1987
chi
出版文献量(篇)
4663
总下载数(次)
23
总被引数(次)
44770
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
河北省自然科学基金
英文译名:
官方网址:
项目类型:
学科类型:
论文1v1指导