贝叶斯与遗传神经网络相融合的柴油机故障诊断研究

• 作者: 于洪亮 段树林 王鑫 闫锦
• 来源期刊: 船舶工程
• 学科: 工学
• 关键词: 柴油机 振动信号 贝叶斯算法 BP神经网络 故障诊断 选择因子
• 年，卷（期）: 2012,（1）
• 所属期刊栏目: 船舶机械
• 页码范围: 32-35
• 分类号: TK428
• 字数: 3421字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-6982.2012.01.010

摘要

利用小波包分解提取缸盖振动信号的特征向量,提出选择因子对改进误差反向传播(BP)神经网络和超1-依赖贝叶斯算法的诊断结果进行融合,克服贝叶斯和神经网络的不足.通过在WD615柴油机上的实验检测,证明了该方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	于洪亮	大连海事大学轮机工程学院	69	371	11.0	15.0
2	段树林	大连海事大学轮机工程学院	70	410	11.0	16.0
3	王鑫	大连海事大学轮机工程学院	4	9	2.0	3.0
4	闫锦	大连海事大学轮机工程学院	6	29	4.0	5.0