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摘要:
针对煤炭输送机减速器出现的故障,提出在多信息融合模型的特征层使用概率神经网络(PNN)对其进行故障诊断的研究.使用PNN、BP对减速器齿轮故障进行仿真实验并比较,结果表明PNN在时问、准确度方面优于BP网络.
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文献信息
篇名 基于PNN的煤炭输送机减速器齿轮故障诊断
来源期刊 工业控制计算机 学科 工学
关键词 煤炭输送机 概率神经网络 减速器 齿轮 反向传播神经网络
年,卷(期) 2012,(6) 所属期刊栏目 测控系统
研究方向 页码范围 43-44,47
页数 分类号 TD528|TP183
字数 2300字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-182X.2012.06.021
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 陈强 江西理工大学电气工程与自动化学院 52 232 9.0 13.0
2 施雷红 江西理工大学电气工程与自动化学院 2 0 0.0 0.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
煤炭输送机
概率神经网络
减速器
齿轮
反向传播神经网络
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
工业控制计算机
月刊
1001-182X
32-1764/TP
大16开
南京市龙蟠路173号江苏省计算技术研究所
28-60
1988
chi
出版文献量(篇)
13243
总下载数(次)
60
总被引数(次)
46621
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