油料装备故障智能诊断平台研究

• 作者: 周庆忠 曾慧娥
• 来源期刊: 重庆科技学院学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 油料装备 故障智能诊断 数据融合 推理机
• 年，卷（期）: 2013,（6）
• 所属期刊栏目: 计算机技术
• 页码范围: 133-135,139
• 页数: 4页
• 分类号: TP183
• 字数: 2916字
• 语种: 中文

摘要

为了解决油料装备故障智能诊断问题,构建由平台支持层、技术支持层、数据层和应用层组成的故障智能诊断平台.应用模糊神经网络、专家系统、微粒群优化算法和证据理论作为智能融合工具,对检测数据实现数据级、特征级和决策级三级数据融合,借助数据间互补信息,降低检测数据误差,消除冗余信息.建立基于案例推理CBR和规则推理RBR的故障诊断集成推理机.将最近邻方法与灰色关联理论相结合,提出分层检索匹配算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周庆忠		95	233	7.0	11.0
2	曾慧娥	重庆科技学院机械与动力工程学院	20	49	4.0	6.0