辽宁石油化工大学学报
遼寧石油化工大學學報
료녕석유화공대학학보
JOURNAL OF LIAONING UNIVERSITY OF PETROLEUM & CHEMICAL TECHNOLOGY
2008年
1期
74-77
,共4页
小波神经网络%故障诊断%泄漏检测
小波神經網絡%故障診斷%洩漏檢測
소파신경망락%고장진단%설루검측
提出一种增加基于小渡神经网络输入与输出节点的部分直接连接网络结构,并且根据输入征兆对输出故障的影响程度的具体情况赋予不同的连接权值,这样就明显突出了输入与输出层即征兆与故障之间的直接关联性,有利于小波神经网络模型的稳定性,同时加快了网络的收敛速度,并能快速而准确地对故障进行分类诊断.将改进的小渡神经网络应用于管道泄漏故障的诊断,收到良好的效果.
提齣一種增加基于小渡神經網絡輸入與輸齣節點的部分直接連接網絡結構,併且根據輸入徵兆對輸齣故障的影響程度的具體情況賦予不同的連接權值,這樣就明顯突齣瞭輸入與輸齣層即徵兆與故障之間的直接關聯性,有利于小波神經網絡模型的穩定性,同時加快瞭網絡的收斂速度,併能快速而準確地對故障進行分類診斷.將改進的小渡神經網絡應用于管道洩漏故障的診斷,收到良好的效果.
제출일충증가기우소도신경망락수입여수출절점적부분직접련접망락결구,병차근거수입정조대수출고장적영향정도적구체정황부여불동적련접권치,저양취명현돌출료수입여수출층즉정조여고장지간적직접관련성,유리우소파신경망락모형적은정성,동시가쾌료망락적수렴속도,병능쾌속이준학지대고장진행분류진단.장개진적소도신경망락응용우관도설루고장적진단,수도량호적효과.
