基于概率神经网络的船用核动力装置故障诊断方法研究

• 作者: 张宁 董秀臣 陈锋仔
• 来源期刊: 中国修船
• 学科: 交通运输
• 关键词: 核动力装置 概率神经网络 故障诊断
• 年，卷（期）: 2009,（6）
• 所属期刊栏目: 维修理论
• 页码范围: 45-47
• 页数: 3页
• 分类号: U672
• 字数: 1798字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-8328.2009.06.017

摘要

船用核动力装置是一个复杂的大系统,并且其多数设备及系统具有非线性、时变性、耦合性及不确定性,而神经网络能够逼近任意的非线性映射,因此在核动力故障诊断中得到广泛的应用.目前,应用较广泛的是BP神经网络,但其网络层数及每层神经元的个数不易确定,而且在训练过程中网络容易陷入局部最小点.鉴于此,文章把概率神经网络(PNN)应用到船用核动力装置故障诊断中去,结果表明该方法是可行有效的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张宁		7	23	3.0	4.0
2	董秀臣		8	3	1.0	1.0
3	陈锋仔		1	2	1.0	1.0