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基于人工鱼优化的神经网络汽轮机振动故障诊断
基于人工鱼优化的神经网络汽轮机振动故障诊断
作者:
刘正亮
苏宏升
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
人工鱼群算法
RBF神经网络
故障诊断
汽轮机
摘要:
建立了人工鱼群神经网络模型,利用人工鱼的聚群、追尾和觅食行为训练RBF神经网络的权系数,提高了神经网络的收敛速度和精度.依据此模型提出一种故障诊断方法,并应用于汽轮机振动故障分析.仿真结果表明:本算法与BP及RBF算法相比具有较高的故障诊断准确率和较好的泛化能力.
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文献信息
篇名
基于人工鱼优化的神经网络汽轮机振动故障诊断
来源期刊
重庆工学院学报(自然科学版)
学科
工学
关键词
人工鱼群算法
RBF神经网络
故障诊断
汽轮机
年,卷(期)
2009,(6)
所属期刊栏目
机械·材料
研究方向
页码范围
125-131
页数
7页
分类号
TM743|TP18
字数
3799字
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.1674-8425-B.2009.06.029
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
苏宏升
兰州交通大学自动化学院
86
589
13.0
20.0
2
刘正亮
兰州交通大学自动化学院
2
11
2.0
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传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
人工鱼群算法
RBF神经网络
故障诊断
汽轮机
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
重庆理工大学学报(自然科学版)
主办单位:
重庆理工大学
出版周期:
月刊
ISSN:
1674-8425
CN:
50-1205/T
开本:
出版地:
重庆市九龙坡区杨家坪
邮发代号:
创刊时间:
语种:
chi
出版文献量(篇)
7998
总下载数(次)
17
总被引数(次)
41083
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