基于自组织神经网络的信息融合在故障诊断中的应用

• 作者: 宁东方 李娜 李斌 章卫国
• 来源期刊: 信息与控制
• 关键词: Kohonen网络 神经网络 信息融合 故障诊断
• 年，卷（期）: 2008,（2）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 186-190,196
• 页数: 6页
• 分类号: TP183|TP206.3
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-0411.2008.02.012

摘要

提出了一种用于某机舵面系统故障诊断的方法.应用自组织神经网络的非线性拟合能力扩展相关传感器的测量信息.采用D-S证据论算法将相关传感器的输出信息进行融合.信息融合诊断策略根据这些信息确定出故障,同时对故障信号进行识别.建立了某机鸵面系统故障诊断的数学模型,并进行了计算机仿真.仿真实验结果表明.该故障诊断结构形式能够对舵面常见故障进行有效的识别和告警,显著地降低了故障诊断的不确定性,提高了故障模式的识别率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李斌	西北工业大学自动化学院	172	1303	20.0	28.0
2	章卫国	西北工业大学自动化学院	245	1879	21.0	28.0
3	宁东方	西北工业大学自动化学院	18	184	9.0	12.0
4	李娜	西北工业大学自动化学院	50	321	8.0	16.0