活塞压缩机气阀故障检测的免疫神经网络方法研究

• 作者: 丛蕊 刘树林 夏松波 黄文虎
• 来源期刊: 中国机械工程
• 学科: 工学
• 关键词: 活塞压缩机 气阀 故障检测 反面选择机理 神经网络
• 年，卷（期）: 2005,（15）
• 所属期刊栏目: 科学基金
• 页码范围: 1384-1387
• 页数: 4页
• 分类号: TP2
• 字数: 3307字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1004-132X.2005.15.018

摘要

气阀故障是活塞压缩机最常见的故障类型之一.为了能够准确地检测出气阀的主要故障,从免疫系统反面选择机理出发,结合神经网络,提出了基于免疫神经网络的活塞压缩机气阀故障检测的方法.通过对2D12活塞压缩机气阀故障状态的检测,获得了较高的检测准确率,证明了所提方法的有效性.所提出的故障检测方法具有普遍的适用性,特别适合于故障样本缺乏或无故障样本设备的故障检测.

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		183	2994	29.0	45.0
2	夏松波		34	836	16.0	28.0
3	刘树林		22	323	10.0	17.0
4	丛蕊		15	210	8.0	14.0