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基于对向传播神经网络的液压动力系统故障分类方法研究
引用本文:李敏哲,贺利乐,谷立臣,杨军社.基于对向传播神经网络的液压动力系统故障分类方法研究[J].液压与气动,2009(5).
作者姓名:李敏哲  贺利乐  谷立臣  杨军社
作者单位:1. 西安建筑科技大学,机械电子技术研究所,陕西,西安,710055
2. 航天十一所,西安航天远征流体控制股份有限公司,陕西,西安,710100
基金项目:国家自然科学基金,西安市科技应用发展研究计划项目 
摘    要:以液压动力系统为研究对象,利用频谱分析法,提取蕴含在电流信号中反映系统运行状态的特征信息,并将CPN(对向传播)神经网络引入液压动力系统,进而提出了一种基于CPN神经网络的液压动力系统故障分类方法.实验研究和应用分析表明:CPN神经网络在故障分类中具有较强的鲁棒性、泛化性能好、学习样本数量要求相对较低等诸多优点,对于提高液压动力系统故障的分类识别性能是实用有效的.

关 键 词:CPN神经网络  液压动力系统  电流信号  故障分类

Research on Hydraulic Power System's Fault Classification Based on the CPN Network
LI Min-zhe,HE Li-le,GU Li-chen,YANG Jun-she.Research on Hydraulic Power System''s Fault Classification Based on the CPN Network[J].Chinese Hydraulics & Pneumatics,2009(5).
Authors:LI Min-zhe  HE Li-le  GU Li-chen  YANG Jun-she
Abstract:
Keywords:
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