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摘要:
文中对车长周视指挥镜系统的故障进行了深入了解与研究,提出了一种基于BAM神经网络和FTA相结合的诊断方法,利用故障树分析法建立各个分系统的故障树,使用最小割集对系统进行分解,生成BAM神经网络的训练样本。设计出一种权值矩阵的方法,克服了BAM神经网络数据样本冗余的问题,提高了BAM神经网络的训练效率以及收敛速度。应用该方法对某型坦克的车长周视指挥镜系统进行故障诊断,结果表明:该系统能够对故障进行准确定位,提高了故障诊断效率。
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文献信息
篇名 基于BAM和FTA在车长周视指挥镜系统故障诊断专家系统的应用研究
来源期刊 电子设计工程 学科 工学
关键词 车长周视指挥镜系统 双向联想记忆神经网路 故障树分析法 故障诊断
年,卷(期) 2016,(16) 所属期刊栏目 计算机技术与应用
研究方向 页码范围 22-24,27
页数 4页 分类号 TN2
字数 2136字 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 李英顺 沈阳工业大学化工过程自动化学院 37 270 9.0 15.0
2 赵玉鑫 沈阳工业大学化工过程自动化学院 6 8 2.0 2.0
3 王占峰 沈阳工业大学信息科学与工程学院 1 1 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
车长周视指挥镜系统
双向联想记忆神经网路
故障树分析法
故障诊断
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
电子设计工程
半月刊
1674-6236
61-1477/TN
大16开
西安市高新区高新路25号瑞欣大厦10A室
52-142
1994
chi
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54
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