基于概率神经网络的风洞设备故障预测诊断方法

• 作者: 张鹏 杨兴锐 陈龙
• 来源期刊: 兵工自动化
• 学科: 工学
• 关键词: PNN 风洞设备 故障预测诊断
• 年，卷（期）: 2015,（10）
• 页码范围: 72-75
• 页数: 4页
• 分类号: TJ06
• 字数: 2363字
• 语种: 中文
• DOI: 10.7690/bgzdh.2015.10.020

摘要

针对风洞设备故障征兆与故障原因之间的非线性关系,提出基于概率神经网络的风洞设备故障预测诊断方法.利用概率神经网络强大的自主学习能力和较强的模式识别能力,来预测诊断风洞设备的故障原因,通过故障样本对概率神经网络进行训练,并对待测样本进行故障预测诊断.结果表明:概率神经网络能满足故障诊断快速和准确的要求,故障预测诊断精度较高,适用于在线检测,具有实际应用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张鹏	中国空气动力研究与发展中心高速所	14	42	4.0	5.0
2	杨兴锐	中国空气动力研究与发展中心高速所	7	18	3.0	3.0
3	陈龙	中国空气动力研究与发展中心高速所	2	5	1.0	2.0