RBF神经网络在整流器故障诊断中的应用

• 作者: 李光升 董今朝 谢永成 魏宁
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: RBF神经网络 整流器 故障诊断
• 年，卷（期）: 2013,（12）
• 所属期刊栏目: 自动化测试技术
• 页码范围: 3184-3186,3203
• 页数: 4页
• 分类号: TN461
• 语种: 中文

摘要

径向基函数(Radical Basis Function,RBF)神经网络是一种三层前向网络,它能够任意精度逼近任意连续函数,特别适合于解决分类问题;文章根据装甲车辆电源系统硅整流器故障早期多为单个二极管故障的特点,结合二极管因出现短路后会在很短时间内转化为开路故障的实际情况,首先利用MATLAB编程对建立的整流器模型进行数据采集,然后利用RBF神经网络进行网络训练和验证,从而将故障确定到具体的二极管,达到了对整流器故障诊断的目的;通过与BP神经网络的对比,结果表明RBF网络具有更强的分类能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	谢永成	装甲兵工程学院外训系	64	287	9.0	12.0
2	李光升	装甲兵工程学院控制工程系	64	279	9.0	12.0
3	魏宁	装甲兵工程学院控制工程系	34	135	7.0	9.0
4	董今朝	装甲兵工程学院控制工程系	6	39	4.0	6.0