基于改进ART2神经网络的发动机故障诊断方法

• 作者: 任国全 张英堂 范红波
• 来源期刊: 兵工自动化
• 学科: 工学
• 关键词: ART2 神经网络 双因子法 发动机 故障诊断
• 年，卷（期）: 2006,（7）
• 所属期刊栏目: 测控技术
• 页码范围: 71-72,77
• 页数: 3页
• 分类号: TP277
• 字数: 2150字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-1576.2006.07.032

摘要

基于改进ART2神经网络的发动机故障诊断方法,用警戒和调整因子的双因子法控制网络识别过程中对已知故障再学习,使网络不断学习和优化.以某发动机的相关状态模式训练ART2网络,利用db4小波包对各模式的振动信号进行分解,再利用小波系数计算出各频带的能量构成向量,经归一化后为该模式下的特征向量.其网络只对相似度超过调整因子的识别样本进行学习,有助于提高网络发动机状态模式的识别精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	任国全	军械工程学院火炮工程系	133	1229	18.0	27.0
2	张英堂	军械工程学院火炮工程系	101	884	16.0	23.0
3	范红波	军械工程学院火炮工程系	44	339	11.0	17.0