自学习模糊脉冲神经网络的旋转机械诊断

• 作者: 谢志江 谢长贵 陈平
• 来源期刊: 重庆大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 旋转机械 自学习模糊脉冲神经网络(SLFSNN)脉冲序列 故障诊断
• 年，卷（期）: 2013,（2）
• 页码范围: 18-22
• 分类号: TK267|TP277
• 语种: 中文

摘要

针对旋转机械故障分类边界的模糊性和传统的神经网络算法难以解决应用问题的实例规模和网络规模之间的矛盾问题,提出了一种自学习模糊脉冲神经网络算法,该算法通过脉冲序列的种群编码和无监督学习较好的克服了旋转机械故障分类边界的聚类分析无效性问题.应用表明该算法有效解决了旋转机械故障的边界模糊性问题,较大提高了故障诊断的准确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	谢志江	重庆大学机械工程学院	159	1375	19.0	29.0
2	陈平	重庆大学机械工程学院	35	269	10.0	15.0
3	谢长贵	重庆大学机械工程学院	7	32	4.0	5.0