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基于SOM-BP混合神经网络的道岔设备退化状态研究 被引量：13
1
作者 高利民 许庆阳 +3 位作者 李锋 杨吉 孟景辉 杨树忠 《中国铁道科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第3期50-58,共9页
针对道岔设备故障频繁、维修成本高,且现有基于故障数据的诊断方法无法描述道岔退化过程,难以实现故障超前预判的问题,进行基于SOM-BP混合神经网络的道岔设备退化状态研究。依据采集的道岔非故障功率数据按区段提取峰值、方差、峭度等... 针对道岔设备故障频繁、维修成本高,且现有基于故障数据的诊断方法无法描述道岔退化过程,难以实现故障超前预判的问题,进行基于SOM-BP混合神经网络的道岔设备退化状态研究。依据采集的道岔非故障功率数据按区段提取峰值、方差、峭度等特征参数,基于平均影响值进行特征参数选择,并确定输入维数;使用自组织特征映射(SOM)神经网络对输入特征参数进行多次聚类学习,分析学习结果得到6种退化状态样本数据;构建15-13-6型BP神经网络结构模型,实现对道岔设备退化状态的识别。结果表明,采用SOM-BP混合神经网络进行道岔设备退化状态识别的准确率达到95.56%。 展开更多
关键词 道岔 退化状态 som-bp混合神经网络 平均影响值 功率数据
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基于最优小波包与SOM-BP融合的柴油机故障诊断 被引量：4
2
作者 龚明 潘宏侠 兰海龙 《煤矿机械》 北大核心 2012年第10期278-280,共3页
柴油机振动信号具有非平稳性,用最优小波包将不同故障的振动信号分解到不同频段。提取各频段的能量组成特征向量输入SOM-BP神经网络,通过神经网络输出结果判别柴油机的故障类型。与BP网络的训练结果相比较,证明将最优小波包分解与SOM-B... 柴油机振动信号具有非平稳性,用最优小波包将不同故障的振动信号分解到不同频段。提取各频段的能量组成特征向量输入SOM-BP神经网络,通过神经网络输出结果判别柴油机的故障类型。与BP网络的训练结果相比较,证明将最优小波包分解与SOM-BP神经网络相结合的方法可以得到更好的分类结果,有一定的工程实用性。 展开更多
关键词 小波包 最优小波包 som-bp复合神经网络
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