期刊文献+

RBF网络在发动机故障诊断中的应用 被引量:3

Application of Radial Basis Function Network in the Fault Diagnosis of Engine
下载PDF
导出
摘要 介绍了RBF网络模型,分析了其特点,并探讨了基于RBF网络的发动机故障诊断方法。通过MATLAB进行仿真试验,结果表明RBF神经网络训练速度比BP算法快,是解决故障诊断问题的有效途径。 The paper introduces the model of Radial Basis Function Neural Network , analyses the characteristic and discusses the method of fault diagnosis of engine based on RBF network. Simulating through the MATLAB,the result shows that Radial Basis Function Neural Network has good training speed than BP algorithm, and meanwhile it is also an available approach to solve fault diagnosis problems.
出处 《微计算机信息》 2009年第1期183-184,74,共3页 Control & Automation
基金 基金申请人:潘宏侠 国家自然科学基金资助(基于群体智能分析的传动箱故障诊断研究)(50575214)
关键词 RBF神经网络 故障诊断 发动机 fault diagnosis engine Radial Basis Function Neural Network
  • 相关文献

参考文献3

二级参考文献4

  • 1[2]V N Vapnik.An overview of statistical learning theory[J].IEEE Trans,on Neural Networks.1999,10 5):1988-999
  • 2[6]CHRISTOPHER J,UREGS C.A tutorial on support vector machines for pattern recognition[J].Data Mining and Knowledge Discovery,1998,2(2):121-167
  • 3[7]CHAN W C,HAN C W,HEUNG K C,t al.On the modeling of nonlinear dynamic system using support vector neural networks[J].Engineering Applications of Artificial Intelligence,200114(2):105-113.
  • 4嵇斗,王向军,张民.基于支持向量机的电路故障诊断模型[J].微计算机信息,2007(01S):198-200. 被引量:7

共引文献7

同被引文献7

引证文献3

二级引证文献2

相关作者

内容加载中请稍等...

相关机构

内容加载中请稍等...

相关主题

内容加载中请稍等...

浏览历史

内容加载中请稍等...
;
使用帮助 返回顶部