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摘要:
针对汽车涂装线设备故障无法及时发现和排除的困难,提出基于可拓神经网络的故障诊断方法.该方法利用可拓学定性和定量描述方式处理结构化知识的特性并结合神经网络并行结构的特点,使可拓神经网络借助并行分布处理结构完成可拓推理过程.依据烘房燃烧加热系统设备监测参数和故障类型,建立基于可拓神经网络的物元输入、输出模型.将参数样本进行训练,对训练结果进行仿真对比实验,实验结果显示该方法相对传统神经网络具有结构简单、反应速度快等优点.
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文献信息
篇名 基于可拓神经网络的汽车涂装线设备故障诊断
来源期刊 系统仿真学报 学科 工学
关键词 故障诊断 神经网络 可拓学 加热系统
年,卷(期) 2015,(3) 所属期刊栏目 人工智能与仿真
研究方向 页码范围 542-548
页数 分类号 TP391
字数 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 叶永伟 浙江工业大学机械工程学院 30 346 10.0 18.0
2 任设东 浙江工业大学机械工程学院 8 50 4.0 7.0
3 钱志勤 浙江工业大学机械工程学院 6 37 3.0 6.0
4 葛沈浩 浙江工业大学机械工程学院 3 8 2.0 2.0
5 叶连强 浙江工业大学机械工程学院 2 6 2.0 2.0
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加热系统
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期刊影响力
系统仿真学报
月刊
1004-731X
11-3092/V
大16开
北京市海淀区永定路50号院
82-9
1989
chi
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