组合网络与证据理论相结合的电路故障诊断

• 作者: 刘仁伟 张彦斌 张燕军 徐国志
• 来源期刊: 火力与指挥控制
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 证据理论 概率赋值 故障诊断
• 年，卷（期）: 2009,（12）
• 所属期刊栏目: 工程实践
• 页码范围: 121-124
• 页数: 4页
• 分类号: TP274
• 字数: 3016字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-0640.2009.12.035

摘要

针对神经网络中两种常用的网络类型BP和Elman,在模拟电路故障诊断中的应用过程的特点——各自网络都有自身缺陷,提出基于BP-Elman神经网络与证据理论相结合的故障诊断方法.首先BP-Elman网络得出其各自的初步诊断结果,经过必要的转换将其转换成证据理论的概率赋值,作为证据组合的依据;证据理论组合规则将初步诊断结果融合得出决策级诊断结果.通过对某装备位置调节器板的故障诊断过程表明,该模型经过尽可能融合有效故障信息,大大提高了系统的诊断精度和诊断正确率,而且有效降低了系统不确定性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张彦斌		37	288	7.0	16.0
2	刘仁伟		6	21	3.0	4.0
3	张燕军		19	33	4.0	4.0