基于概率神经网络的发动机故障诊断方法研究  

Research on fault diagnosis of engines based on probabilistic neural networks

作　　者：朱明悦[1] 李小申[2] 

机构地区：[1]河南化工职业学院,郑州450042 [2]河南科技大学数学与统计学院,洛阳471003

出　　处：《制造业自动化》2012年第9期90-92,共3页Manufacturing Automation

基　　金：国家自然科学基金项目(90818025)

摘　　要：传统的故障模式诊断方法很难对复杂系统的故障进行诊断,概率神经网络作为一种自适应的模式识别技术,以其结构简单、学习速度快、具有非线性处理和抗干扰能力强等优点广泛应用在模式分类和故障诊断领域。利用概率神经网络对发动机的故障进行诊断,仿真结果表明,该网络诊断准确率高、泛化能力强,可以对系统进行实时监测和诊断。

关 键 词：概率神经网络 发动机 故障诊断 

分 类 号：TP206.3[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置] TP273.2[自动化与计算机技术—控制科学与工程]