期刊文章详细信息
基于改进ENN2聚类算法的多故障诊断方法 ( EI收录)
Multi-fault diagnosis method based on improved ENN2 clustering algorithm
文献类型:期刊文章
机构地区:[1]海军航空工程学院科研部,山东烟台264001 [2]海军装备部,北京100841
基 金:武器装备预研基金项目(9140A27020212JB14311);"泰山学者"建设工程专项经费项目
年 份:2015
卷 号:30
期 号:6
起止页码:1021-1026
语 种:中文
收录情况:AJ、BDHX、BDHX2014、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2015_2016、EI(收录号:20152801022800)、IC、INSPEC、JST、MR、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊
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。
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
分 类 号:TP18]
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