黑龙江省自然科学基金(E200817)
- 作品数：4 被引量：17H指数：2
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- 相关机构：东北林业大学吉林大学更多>>
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- 相关领域：自动化与计算机技术农业科学更多>>
- 基于神经网络和D-S证据理论的汽车电控系统故障融合诊断被引量：6
- 2009年
- 在分析D-S证据理论和神经网络理论各自特点的的基础之上,提出将这两种方法进行融合,并对电控汽车车载自诊断系统的诊断数据流参数进行处理和分析。该融合方法是将各个独立的低维神经网络的输出值处理后作为辨识框架上命题的基本可信度,经过证据理论的再次融合后得到最终的诊断结果。通过电控发动机典型故障的实例分析表明,该方法能够克服单一神经网络诊断中数据源包含信息的不全面性以及模糊性等局限性,并使得证据理论的基本可信度分配不再完全依赖专家的主观化赋值,同时可以充分利用各种故障的冗余和互补信息,从而使得汽车电控系统的故障的识别能力得到提高。
- 张丽莉储江伟
- 关键词：汽车工程神经网络证据理论
- 基于神经网络的变压器设备状态分类器设计
- 2013年
- 将自适应的神经网络方法用于变压器设备的状态分类和识别,能够解决变压器设备故障的不确定性和模糊性诊断问题。通过建立神经网络的训练和测试模型,并对实际数据进行了运行和仿真。结果表明,该方法设计的分类器能够有效地对设备状态进行识别,提高了设备运行的监测精度和诊断效率。
- 张丽莉朱宝全
- 关键词：神经网络变压器
- 基于Daubechies小波分析的汽车电控发动机失火故障诊断信息提取被引量：11
- 2014年
- 采用Daubechies(dbN)小波分析方法,对汽车电控发动机的瞬时转速信号进行降噪处理与分析。应用Matlab中的一维小波分析函数,对汽车电控发动机瞬时转速信号进行不同阶数和层数的拟合效果分析,并确定出使原始转速信号失真较小的拟合消失矩阶数(10阶)和层数(3层);基于发动机瞬时转速的平均值M、瞬时转速的标准差Sd、变异系数作为特征值以及发动机转速数据频率分布图的特点,对电控发动机产生失火状态的故障识别的明显性进行比较。研究结果表明,常用的发动机失火故障的诊断仅是利用断缸法识别转速的变化,而采用dbN小波分析方法可以有效的提取明显表征电控发动机失火故障状态的变异系数及发动机转速数值主频分布特点等信息,可进一步增强对失火故障的识别程度和诊断的准确性。
- 王钰储江伟
- 关键词：汽车运用小波分析电控发动机失火故障
- 基于神经网络和D-S证据理论的回热系统故障诊断
- 2013年
- 火电机组中的回热系统的故障原因复杂,且具有相关联,在深入分析D-S证据理论和神经网络理论的基础之上,将这两种方法进行融合。通过对回热系统典型故障的数据流参数进行分析,先由神经网络进行初步诊断,并将诊断结果处理后作为证据理论的基本可信度分配值,得到最终的诊断结果。经过试验分析表明:该方法能够使得火电机组回热系统故障识别能力得到提高。
- 张丽莉储江伟
- 关键词：神经网络证据理论回热系统
