电液伺服阀的改进型智能故障诊断研究

• 作者: 傅连东 张安龙 曾良才 陈奎生
• 来源期刊: 武汉科技大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 遗传神经网络 智能诊断 电液伺服阀
• 年，卷（期）: 2007,（2）
• 页码范围: 164-167
• 页数: 4页
• 分类号: TP273
• 字数: 3211字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-3644.2007.02.015

摘要

将改进的遗传算法和BP神经网络相结合,应用于电液伺服阀的故障诊断中,通过实验数据反映了改进后的GA-BP算法用于故障诊断的优越性,同时也表明了新算法用于故障诊断的有效性、准确性和快速性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张安龙	武汉科技大学机械自动化学院	9	54	4.0	7.0
2	陈奎生	武汉科技大学机械自动化学院	147	951	16.0	22.0
3	傅连东	武汉科技大学机械自动化学院	73	299	9.0	12.0
4	曾良才	武汉科技大学机械自动化学院	126	1014	17.0	25.0