基于AdaBoost算法的故障诊断仿真研究

• 作者: 徐启华 杨瑞
• 来源期刊: 计算机工程与设计
• 学科: 工学
• 关键词: AdaBoost算法 神经网络 故障诊断 仿真 泛化
• 年，卷（期）: 2005,（12）
• 页码范围: 3210-3212,3227
• 页数: 4页
• 分类号: TP273|TP181
• 字数: 4074字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-7024.2005.12.016

摘要

AdaBoost算法是提高预测学习系统预测能力的有效工具.提出一种基于AdaBoost算法的神经网络故障诊断方法,利用多层前向神经网络作为故障弱分类器,实现了对多类故障的诊断.为了克服AdaBoost对数据噪声比较敏感的不足,通过降低错分样本的权重改进了算法.针对一个涡轮喷气发动机气路部件故障的仿真实验表明,这种方法提高了最终故障分类器的泛化能力,改善了其噪声鲁棒性,便于工程应用.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐启华	淮海工学院电子工程系	30	500	12.0	22.0
2	杨瑞	淮海工学院电子工程系	18	193	7.0	13.0