集成动态神经网络及其在冶金风机智能诊断系统中的应用

• 作者: 易建钢 陈奎生
• 来源期刊: 噪声与振动控制
• 学科: 工学
• 关键词: 振动与波 径向基神经网络 动态训练 智能诊断 冶金风机
• 年，卷（期）: 2007,（5）
• 所属期刊栏目: 专题研究
• 页码范围: 97-99
• 页数: 3页
• 分类号: TP18|TP206
• 字数: 2190字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-1355.2007.05.027

摘要

提出基于RBF-PSO的集成动态神经网络方法,并将其应用于冶金风机的智能诊断系统的构建.实验结果表明,该方法能够提高网络的收敛速度和系统的诊断精度,尤其是对冶金风机中所出现的并发故障,采用RBFNN-PSO集成动态神经网络具有良好的诊断效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈奎生	武汉科技大学机械自动化学院	147	951	16.0	22.0
2	易建钢	武汉科技大学机械自动化学院	25	197	9.0	13.0