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基于人工神经网络的压力容器故障的诊断
被引量：
6
1
作者
尹作友
张化光
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005年第z1期173-174,共2页
在压力容器传统检测方法的基础上,提出一种新的人工神经网络(ANN)故障诊断方法。利用压力容器在检测过程中故障的特征参数,采用神经网络分别对每一类故障进行诊断,网络输入为与输出故障相关联的监测信号的特征值,对各网络输出进行决策判...
在压力容器传统检测方法的基础上,提出一种新的人工神经网络(ANN)故障诊断方法。利用压力容器在检测过程中故障的特征参数,采用神经网络分别对每一类故障进行诊断,网络输入为与输出故障相关联的监测信号的特征值,对各网络输出进行决策判断,给出最后诊断结果。仿真事例结果表明该方法充分利用检测的各种特征信息,能够有效地诊断故障,提高诊断的精确度。
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关键词
声发射
压力容器
人工神经网络
故障诊断
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职称材料
题名
基于人工神经网络的压力容器故障的诊断
被引量：
6
1
作者
尹作友
张化光
机构
东北大学教育部暨辽宁省流程工业综合自动化重点实验室
出处
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005年第z1期173-174,共2页
基金
国家自然科学基金(6027417
60325311)资助项目
文摘
在压力容器传统检测方法的基础上,提出一种新的人工神经网络(ANN)故障诊断方法。利用压力容器在检测过程中故障的特征参数,采用神经网络分别对每一类故障进行诊断,网络输入为与输出故障相关联的监测信号的特征值,对各网络输出进行决策判断,给出最后诊断结果。仿真事例结果表明该方法充分利用检测的各种特征信息,能够有效地诊断故障,提高诊断的精确度。
关键词
声发射
压力容器
人工神经网络
故障诊断
Keywords
acoustic
emission
pressure
vessel
artificial
neural
network
(
ann
)
fault
diagnostics
分类号
TH7-55 [机械工程—精密仪器及机械]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于人工神经网络的压力容器故障的诊断
尹作友
张化光
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005
6
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