文献类型：期刊文章

作　　者：丁硕[1] 常晓恒[1] 巫庆辉[1] 杨友林[1] 胡庆功[1]

机构地区：[1]渤海大学工学院,锦州121013

出　　处：《国外电子测量技术》

基　　金：国家自然科学基金资助项目(61104071)

年　　份：2014

卷　　号：33

期　　号：4

起止页码：72-75

语　　种：中文

收录情况：JST、RCCSE、ZGKJHX、普通刊

摘　　要：针对传统的传感器故障诊断技术的不足,提出一种基于Elman神经网络的故障诊断方法,建立了Elman网络故障诊断模型,利用小波包分解方法获取用于训练神经网络的特征能量谱,对所建立的模型进行训练。为了检验模型的实际诊断能力,以某动力系统管路流量传感器的4种典型故障诊断为例进行仿真实验,并和标准BP神经网络的诊断结果进行对比。仿真结果表明:基于Elman神经网络的故障诊断速度更快、准确率更高、泛化能力更强,验证了所提出方法的实用性和有效性。

关 键 词：ELMAN神经网络 BP神经网络 故障诊断  流量传感器 收敛速度 泛化能力

分 类 号：TP183] TN712.1]