基于改进ENN2聚类算法的多故障诊断方法

• 作者: 文天柱 程恭 许爱强
• 来源期刊: 控制与决策
• 学科: 工学
• 关键词: 多故障诊断 可拓神经网络 改进ENN2聚类算法 状态监控
• 年，卷（期）: 2015,（6）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 1021-1026
• 页数: 6页
• 分类号: TP18
• 语种: 中文
• DOI: 10.13195/j.kzyjc.2014.0607

摘要

针对可拓神经网络无法解决多故障诊断的问题，建立问题模型，将多故障诊断问题转化为多特征样本的聚类问题。从模型结构和学习算法两个方面对ENN2进行改进，提出基于改进ENN2聚类算法的多故障诊断方法，并对其参数和时间复杂度进行分析。采用工程实例对所提出的方法进行验证，结果表明，所提出的方法能够解决离线的多故障诊断问题，且得到的诊断模型可用于在线状态监控，具有较好的应用前景。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	许爱强	海军航空工程学院科研部	127	683	12.0	21.0
2	文天柱	海军航空工程学院科研部	10	76	4.0	8.0