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基于RBF神经网络的液压系统模糊故障诊断研究 被引量:10

Research on Fuzzy Diagnosis for Hydraulic System Based on (RBF) Artificial Neural Network
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摘要 提出了将RBF神经网络运用于液压系统模糊故障诊断的方法,针对该网络不能识别新状态类型的缺陷,应用一种基于置信度的判别原则。通过实例对该网络的性能进行测试,并且与BP网络的识别结果进行对比,发现该网络能取得更好的效果,并具备识别新的状态类型。
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出处 《液压与气动》 北大核心 2009年第2期33-36,共4页 Chinese Hydraulics & Pneumatics
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参考文献4

二级参考文献40

  • 1殷豪,孟安波,祁兴会,陈德新.神经网络在水轮机建模中的应用[J].大电机技术,2004(6):39-43. 被引量:4
  • 2韩志刚.无模型控制方法在化肥生产中的应用[J].控制理论与应用,2004,21(6):858-863. 被引量:18
  • 3尹申明,陆建东,雷鸣,杨叔子.自适应神经网络学习方法研究[J].计算机研究与发展,1994,31(6):24-29. 被引量:14
  • 4Lee H J, Park D Y, Ahn B S et al. A fuzzy expert system for the integrated fault diagnosis[J]. IEEE Trans. Power Delivery, 2000,15(2): 833-838.
  • 5Wen F S, Chang C S, Tian L. A modified abductive inference model for fault section estimation in power systems using the tabu search approach[J]. Electric Machines and Power Systems, 2000, 28:399-414.
  • 6Lo K L, Ng H S, Grant D M et al. Extended Petri net models for fault diagnosis for substation automation[J]. IEE Proc.-Gener. Transm.Distrib. 1999, 146(3): 229-234.
  • 7Moody J, Darken C. Fast learning in networks of locally-tuned processing units[J]. Neural Computation 1989,1: 281-294.
  • 8Haykin S. Neural networks, a comprehensive foundation[Z]. New York: Prentice Hall, 1999: 256-318.
  • 9Park J, Sandberg I W. Universal approximation using radial-basisfunction networks[J]. Neural Computation, 1991,3: 246-257.
  • 10Wang L.X. A course in fuzzy systems and control [Z]. Singapore:Prentice-Hall, 1997: 1-118.

共引文献60

同被引文献108

引证文献10

二级引证文献53

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