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模糊自适应共振理论(fuzzy adaptive resonance theory,简称Fuzzy ART)已被广泛应用于机械设备实时监控和故障诊断。Fuzzy ART采用只允许一个获胜节点学习的硬竞争学习机制,导致系统极易产生误判。针对此问题,将Yu范数相似度准则、生物侧抑制理论与Fuzzy ART相结合,建立了允许多个获胜节点学习的软竞争ART(简称Soft-ART)算法。为了提高故障诊断精度,运用Yu范数相似度测度改进了基于距离测度的特征参数选择方法。利用轴承故障诊断数据对特征选择算法及Soft-ART算法进行了检验,并与FCM,BP及Fuzzy ART算法进行了对比。结果表明,该Soft-ART算法具有更高的诊断精度,同时说明了特征选择算法的有效性。 相似文献
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为了提高滚动轴承性能预测的准确性和稳定性,提出了以软竞争ART-RBF的集成预测模型和置信度CV值相结合的预测方法。将软竞争ART引入RBF神经网络,建立软竞争ART-RBF神经网络预测模型。结合加权平均技术,建立集成软竞争ART-RBF神经网络预测模型。并通过自组织映射(SOM)网络,获取具有丰富故障信息的置信度(CV)值,作为表征滚动轴承性能退化的综合指标。最后,利用滚动轴承加速疲劳试验获取的加速度信号对上述方法进行验证。结果表明,该方法可有效提高滚动轴承退化趋势预测的准确性和稳定性。 相似文献
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