基于GHSOM网络的故障识别

• 作者: 刘建平 史铁林 廖广兰 轩世元
• 来源期刊: 华中科技大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 机械故障诊断 故障识别 生长型分级自组织映射 聚类
• 年，卷（期）: 2008,（7）
• 所属期刊栏目: 机械与材料工程
• 页码范围: 105-107
• 页数: 3页
• 分类号: TH17|TP1.8
• 字数: 1369字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1671-4512.2008.07.028

摘要

提出了一种基于生长型分级自组织映射(GHSOM)网络的故障识别方法,给出了方法的基本原理,并将该方法应用于汽轮机组与齿轮的故障数据分析.研究结果表明,GHSOM能根据数据特征无监督地对故障进行正确聚类和识别,并且具有动态增长及分层特性,能解析出数据内在的层次结构,实现由粗到精的聚类识别,该方法可以扩展应用于机械故障的诊断与识别.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘建平	华中科技大学数字制造装备与技术国家重点实验室	49	683	15.0	25.0
2	廖广兰	华中科技大学数字制造装备与技术国家重点实验室	64	654	12.0	24.0
3	轩世元	华中科技大学数字制造装备与技术国家重点实验室	1	3	1.0	1.0