原文服务方: 科技与创新       
摘要:
目前针对矿运卡车的故障诊断方法存在局限性,当原始信息不完整时,诊断准确度低.本文提出了一种采用神经网络进行诊断分析,并采用聚类分析方法验证诊断分析结果的诊断方法.将此方法应用到矿运卡车的故障诊断中,通过状态检测、诊断分析、结果处理、结果验证这四个部分,构成了一个具有自校正、自学习能力的系统.对发动机系统进行仿真的结果表明聚类分析能有效地对原始样本进行校正,提高诊断能力.
推荐文章
设备运维管理系统与信号故障诊断系统的通信
轨道交通
设备运维管理系统
网络隔离
ActiveMQ
一种印制板在线测试故障诊断系统
在线测试
伪穷举测试
印刷电路板
故障诊断
气动ABS故障诊断系统设计
故障诊断
ABS系统
ISO9141-2
一种新的基于神经网络的模拟电路故障诊断系统
BP神经网络
模拟电路
故障诊断系统
DSP
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 一种矿运卡车故障诊断系统的研究
来源期刊 科技与创新 学科
关键词 矿运卡车 故障诊断 神经网络 聚类分析
年,卷(期) 2007,(13) 所属期刊栏目 故障诊断
研究方向 页码范围 211-213
页数 3页 分类号 TP206
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1008-0570.2007.13.086
五维指标
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (5)
共引文献  (36)
参考文献  (2)
节点文献
引证文献  (0)
同被引文献  (0)
二级引证文献  (0)
2000(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2004(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2005(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2006(2)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(0)
2007(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
矿运卡车
故障诊断
神经网络
聚类分析
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
科技与创新
半月刊
2095-6835
14-1369/N
大16开
2014-01-01
chi
出版文献量(篇)
41653
总下载数(次)
0
总被引数(次)
202805
  • 期刊分类
  • 期刊(年)
  • 期刊(期)
  • 期刊推荐
论文1v1指导