基于弹性小波神经网络的故障诊断研究
DOI:
CSTR:
作者:
作者单位:

作者简介:

通讯作者:

中图分类号:

TP206 V242.2

基金项目:


Research on Fault Diagnosis Based on Resilient Wavelet Neural Network
Author:
Affiliation:

Fund Project:

  • 摘要
  • |
  • 图/表
  • |
  • 访问统计
  • |
  • 参考文献
  • |
  • 相似文献
  • |
  • 引证文献
  • |
  • 资源附件
  • |
  • 文章评论
    摘要:

    航空电源系统是机上设备的重要组成部分,任意一个环节出现故障,将会影响整个飞机系统的正常安全运行.针对神经网络收敛速度慢,易陷入局部最小的缺点,将小波神经网络结合弹性BP算法应用到电源系统故障诊断中.训练过程及仿真结果表明:小波神经网络故障诊断算法收敛时间方面表现更优,具有较高故障诊断率.

    Abstract:

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

徐建泉,梁青阳.基于弹性小波神经网络的故障诊断研究[J].计测技术,2009,29(4):5~7,11:
[doi].

复制
分享
文章指标
  • 点击次数:
  • 下载次数:
  • HTML阅读次数:
  • 引用次数:
历史
  • 收稿日期:
  • 最后修改日期:
  • 录用日期:
  • 在线发布日期:
  • 出版日期:
文章二维码