中国工程机械学报
中國工程機械學報
중국공정궤계학보
CHINESE JOURNAL OF CONSTRUCTION MACHINERY
2014年
1期
73-75,80
,共4页
自组织映射%神经网络%柴油机故障诊断
自組織映射%神經網絡%柴油機故障診斷
자조직영사%신경망락%시유궤고장진단
self-organizing map%neural network%diesel engine fault diagnosis
以自组织特征映射网络SOM(Self-Organizing Feature Mapping)和误差反向传播网络BP(BackPropagation)为理论基础,提出了SOM-BP神经网络模型,将某内燃机燃油系统故障及其相关参数作为训练样本,通过仿真试验,验证了复合神经网络在柴油机故障诊断中的正确性和精确性.
以自組織特徵映射網絡SOM(Self-Organizing Feature Mapping)和誤差反嚮傳播網絡BP(BackPropagation)為理論基礎,提齣瞭SOM-BP神經網絡模型,將某內燃機燃油繫統故障及其相關參數作為訓練樣本,通過倣真試驗,驗證瞭複閤神經網絡在柴油機故障診斷中的正確性和精確性.
이자조직특정영사망락SOM(Self-Organizing Feature Mapping)화오차반향전파망락BP(BackPropagation)위이론기출,제출료SOM-BP신경망락모형,장모내연궤연유계통고장급기상관삼수작위훈련양본,통과방진시험,험증료복합신경망락재시유궤고장진단중적정학성화정학성.
