基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
在综合大量智能故障诊断技术和方法文献的基础上,对目前国内、外智能故障诊断技术的发展和应用进行了总结,并指出了不同的智能故障诊断方法的特点,最后对智能故障诊断技术的发展方向进行了展望.
推荐文章
复杂系统的智能故障诊断
故障诊断
人工智能
动态系统
复杂过程
机载电子设备智能故障诊断技术研究
机载电子设备
故障诊断
人工智能
神经网络
专家系统
基于故障树和模糊推理的故障诊断研究
故障树分析
模糊推理
专家系统
智能故障诊断
电网故障诊断的研究历程及展望
电网
故障诊断
研究历程
人工智能
发展趋势
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 智能故障诊断方法的研究和展望
来源期刊 飞机设计 学科 航空航天
关键词 智能故障诊断 专家系统 基于模型的诊断 人工神经网络 机器学习方法 集成诊断方法
年,卷(期) 2007,(5) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 55-59
页数 5页 分类号 V241.07
字数 5418字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-4599.2007.05.012
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 潘全文 11 123 5.0 11.0
2 许英姿 3 51 2.0 3.0
3 张冰凌 中国人民解放军驻沈阳飞机工业(集团)有限公司军事代表室 1 46 1.0 1.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (21)
共引文献  (38)
参考文献  (16)
节点文献
引证文献  (46)
同被引文献  (51)
二级引证文献  (269)
1987(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1991(2)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(1)
1994(5)
  • 参考文献(3)
  • 二级参考文献(2)
1995(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1996(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
1997(5)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(3)
1998(3)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(1)
1999(8)
  • 参考文献(3)
  • 二级参考文献(5)
2000(3)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(2)
2001(2)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(1)
2002(3)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(1)
2004(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2007(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(0)
2007(2)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(0)
2008(9)
  • 引证文献(6)
  • 二级引证文献(3)
2009(7)
  • 引证文献(6)
  • 二级引证文献(1)
2010(7)
  • 引证文献(4)
  • 二级引证文献(3)
2011(11)
  • 引证文献(3)
  • 二级引证文献(8)
2012(8)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(7)
2013(20)
  • 引证文献(4)
  • 二级引证文献(16)
2014(31)
  • 引证文献(4)
  • 二级引证文献(27)
2015(47)
  • 引证文献(6)
  • 二级引证文献(41)
2016(40)
  • 引证文献(3)
  • 二级引证文献(37)
2017(47)
  • 引证文献(6)
  • 二级引证文献(41)
2018(42)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(41)
2019(32)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(32)
2020(12)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(12)
研究主题发展历程
节点文献
智能故障诊断
专家系统
基于模型的诊断
人工神经网络
机器学习方法
集成诊断方法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
飞机设计
双月刊
1673-4599
21-1339/V
大16开
辽宁省沈阳市
1980
chi
出版文献量(篇)
1881
总下载数(次)
5
总被引数(次)
7568
论文1v1指导