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基于改进ART2神经网络的汽轮机故障诊断
基于改进ART2神经网络的汽轮机故障诊断
作者:
于海涛
吕秀江
杜贵明
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
ART2神经网络
汽轮机
故障诊断
模式识别
摘要:
针对反向传播神经网络(BPNN)学习收敛速度慢、易陷入局部极小值等问题,探讨了采用ART2神经网络的汽轮机组故障诊断方法.根据ART2网络学习与记忆的特点,对模型进行改进,解决了原始ART2网络权值学习的随机偏移问题, 有效地过滤了噪声.仿真结果表明:该诊断方法快速、准确且易于工程实现.
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文献信息
篇名
基于改进ART2神经网络的汽轮机故障诊断
来源期刊
煤矿机械
学科
工学
关键词
ART2神经网络
汽轮机
故障诊断
模式识别
年,卷(期)
2009,(1)
所属期刊栏目
故障·诊断
研究方向
页码范围
220-222
页数
3页
分类号
TP306|TK26
字数
1960字
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.1003-0794.2009.01.094
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
吕秀江
长春工业大学电气与电子工程学院
16
33
4.0
4.0
2
于海涛
长春工业大学电气与电子工程学院
2
3
1.0
1.0
3
杜贵明
长春工业大学电气与电子工程学院
2
3
1.0
1.0
传播情况
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引文网络
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二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
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汽轮机
故障诊断
模式识别
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
煤矿机械
主办单位:
哈尔滨煤矿机械研究所
出版周期:
月刊
ISSN:
1003-0794
CN:
23-1280/TD
开本:
大16开
出版地:
哈尔滨市古香街30号
邮发代号:
14-38
创刊时间:
1980
语种:
chi
出版文献量(篇)
21080
总下载数(次)
49
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