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提出了一种新型的柴油机故障诊断方法,该方法使用主成分分析(PCA)法对故障样本降维,有效提取故障样本主要特征,在此基础上,将其作为输入使用自组织映射(SOM)神经网络进行训练得到故障识别网络.400组模拟故障数据的测试表明,两者结合的方法能有效提高网络的训练速度,获得满意的故障识别率.
基于主成分分析和自组织神经网络的柴油机故障诊断方法
【摘 要】
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提出了一种新型的柴油机故障诊断方法,该方法使用主成分分析(PCA)法对故障样本降维,有效提取故障样本主要特征,在此基础上,将其作为输入使用自组织映射(SOM)神经网络进行训练
【机 构】
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中国石油大学(北京)机械与储运工程学院,北京102249
【出 处】
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2014年全国开放式分布与并行计算学术年会
【发表日期】
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2014年9期
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