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活塞压缩机气阀故障检测的免疫神经网络方法研究
被引量：
5
1
作者
刘树林
黄文虎
+1 位作者
夏松波
丛蕊
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005年第15期1384-1387,共4页
气阀故障是活塞压缩机最常见的故障类型之一。为了能够准确地检测出气阀的主要故障,从免疫系统反面选择机理出发,结合神经网络,提出了基于免疫神经网络的活塞压缩机气阀故障检测的方法。通过对2D12活塞压缩机气阀故障状态的检测,获得了...
气阀故障是活塞压缩机最常见的故障类型之一。为了能够准确地检测出气阀的主要故障,从免疫系统反面选择机理出发,结合神经网络,提出了基于免疫神经网络的活塞压缩机气阀故障检测的方法。通过对2D12活塞压缩机气阀故障状态的检测,获得了较高的检测准确率,证明了所提方法的有效性。所提出的故障检测方法具有普遍的适用性,特别适合于故障样本缺乏或无故障样本设备的故障检测。
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关键词
活塞压缩机
气阀
故障检测
反面选择机理
神经网络
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职称材料
题名
活塞压缩机气阀故障检测的免疫神经网络方法研究
被引量：
5
1
作者
刘树林
黄文虎
夏松波
丛蕊
机构
大庆石油学院
哈尔滨工业大学
出处
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005年第15期1384-1387,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(50475183)
黑龙江省教育厅科学技术研究项目(10541010)
文摘
气阀故障是活塞压缩机最常见的故障类型之一。为了能够准确地检测出气阀的主要故障,从免疫系统反面选择机理出发,结合神经网络,提出了基于免疫神经网络的活塞压缩机气阀故障检测的方法。通过对2D12活塞压缩机气阀故障状态的检测,获得了较高的检测准确率,证明了所提方法的有效性。所提出的故障检测方法具有普遍的适用性,特别适合于故障样本缺乏或无故障样本设备的故障检测。
关键词
活塞压缩机
气阀
故障检测
反面选择机理
神经网络
Keywords
piston compressor
gas valve
fault detection
negative selection mechanism
neural network
分类号
TP339 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
活塞压缩机气阀故障检测的免疫神经网络方法研究
刘树林
黄文虎
夏松波
丛蕊
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005
5
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