基于改进的LVQ神经网络的发动机故障诊断

• 作者: 巴寅亮 王书提 谢鑫 郭增波
• 来源期刊: 现代电子技术
• 关键词: 改进的LVQ神经网络 发动机 故障诊断 神经元
• 年，卷（期）: 2015,（17）
• 所属期刊栏目: 测控技术
• 页码范围: 107-109
• 页数: 3页
• 分类号: TN98-34
• 语种: 中文

摘要

学习向量量化(LVQ)神经网络可以通过监督学习完成对输入向量模式的准确分类,提出了一种基于改进的LVQ神经网络的发动机故障诊断方法,介绍了LVQ神经网络及其改进的学习算法.以长城哈佛GW2.8TC型发动机为实验对象,让发动机在怠速状况下,对发动机进行故障设置,利用金德KT600电脑故障诊断仪采集发动机数据流,运用改进的LVQ神经网络建立诊断模型,诊断结果表明,改进的LVQ神经网络能对发动机故障做出正确分类,准确率比较高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	巴寅亮	新疆农业大学机械交通学院	28	73	5.0	7.0
2	王书提	新疆农业大学机械交通学院	10	38	4.0	5.0
3	谢鑫	新疆农业大学机械交通学院	7	18	2.0	4.0
4	郭增波		5	10	2.0	3.0