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基于自组织神经网络的信息融合在故障诊断中的应用
引用本文:李斌,章卫国,宁东方,李娜.基于自组织神经网络的信息融合在故障诊断中的应用[J].信息与控制,2008,37(2):1-1.
作者姓名:李斌  章卫国  宁东方  李娜
作者单位:西北工业大学自动化学院,陕西,西安,710072
摘    要:提出了一种用于某机舵面系统故障诊断的方法.应用自组织神经网络的非线性拟合能力扩展相关传感器的测量信息,采用D-S证据论算法将相关传感器的输出信息进行融合.信息融合诊断策略根据这些信息确定出故障,同时对故障信号进行识别.建立了某机舵面系统故障诊断的数学模型,并进行了计算机仿真.仿真实验结果表明,该故障诊断结构形式能够对舵面常见故障进行有效的识别和告警,显著地降低了故障诊断的不确定性,提高了故障模式的识别率.

关 键 词:Kohonen网络  神经网络  信息融合  故障诊断
文章编号:1002-0411(2008)02-0186-05
修稿时间:2007年4月29日

Information Fusion Based on Self-organizing Neural Network in Fault Diagnosis
LI Bin,ZHANG Wei-guo,NING Dong-fang,LI Na.Information Fusion Based on Self-organizing Neural Network in Fault Diagnosis[J].Information and Control,2008,37(2):1-1.
Authors:LI Bin  ZHANG Wei-guo  NING Dong-fang  LI Na
Affiliation:LI Bin,ZHANG Wei-guo,NING Dong-fang,LI Na(College of Automation,Northwestern Polytechnical University,Xi'an 710072,China)
Abstract:A method is presented for fault diagnosis of an airplane steering surface system.The nonlinear fitting ability of self-organizing neural network is used to expand the information measured by related sensors,and output information of the related sensors is synthesized with D-S(Dempster-Shafer) proof algorithm.Based on the synthesized information,the information fusion diagnosis strategy can define the fault and identify the fault signals.The mathematical model of the airplane steering surface system fault di...
Keywords:Kohonen network  neural network  information fusion  fault diagnosis  
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