基于遗传神经网络的故障智能诊断方法及其应用研究

• 作者: 付曙光 傅连东 曹铭 曾良才
• 来源期刊: 液压与气动
• 学科: 工学
• 关键词: 液压AGC 神经网络 遗传算法
• 年，卷（期）: 2007,（4）
• 所属期刊栏目: 使用 维修
• 页码范围: 65-67
• 页数: 3页
• 分类号: TH302
• 字数: 1627字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-4858.2007.04.025

摘要

该文将BP神经网络与遗传算法结合起来,建立了遗传神经网络模型.然后通过采用Visual C++6.0语言并结合数据库技术开发出液压AGC故障智能诊断平台,阐述了平台设计思想.最后,以电液伺服阀为例,给出了故障模式识别的实验数据,证明了遗传神经网络用于该故障诊断系统的可行性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	付曙光	武汉科技大学机械自动化学院	23	198	8.0	13.0
2	傅连东	武汉科技大学机械自动化学院	73	299	9.0	12.0
3	曾良才	武汉科技大学机械自动化学院	126	1014	17.0	25.0
4	曹铭	武汉科技大学机械自动化学院	4	28	3.0	4.0