基于主成分分析和自组织神经网络的柴油机故障诊断方法

• 作者: 刘啸奔 夏梦莹 郑伟 陈严飞 马虎强
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 主成分分析 自组织映射神经网络 柴油机 故障诊断
• 年，卷（期）: 2014,（z2）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 184-185,229
• 页数: 3页
• 分类号: TP29
• 字数: 1875字
• 语种: 中文

摘要

提出了一种新型的柴油机故障诊断方法，该方法使用主成分分析（ PCA）法对故障样本降维，有效提取故障样本主要特征，在此基础上，将其作为输入使用自组织映射（ SOM）神经网络进行训练得到故障识别网络。400组模拟故障数据的测试表明，两者结合的方法能有效提高网络的训练速度，获得满意的故障识别率。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郑伟	中国石油大学北京机械与储运工程学院	55	294	10.0	15.0
2	陈严飞	中国石油大学北京机械与储运工程学院	7	41	3.0	6.0
3	刘啸奔	中国石油大学北京机械与储运工程学院	14	91	6.0	9.0
4	夏梦莹	中国石油大学北京机械与储运工程学院	7	46	4.0	6.0
5	马虎强	中国石油大学北京机械与储运工程学院	4	10	1.0	3.0