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径向基函数网络用于船用柴油机智能诊断的研究 被引量:3

Intelligence Fault Diagnosis for Marine Diesel Engine Using Radial Basis Transfer Function Networks
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摘要 从工程应用的观点出发 ,研究以神经网络理论为数学工具对柴油机故障进行智能仿真诊断 .建立船用柴油机症状与故障样本集 ,作为基于 RBF神经网络故障诊断的专家知识库 ,以实现船用柴油机故障的智能诊断 .并对该神经网络的容错能力进行评估分析 . In this paper,the intelligent diagnosis approach is studied to diagnose the faults of marine engine from the viewpoint of engineering application,with the theory of ANN as the mathematical model. The sample book of symptom and trouble for marine diesel engine is set up as specialist knowledge base on the principle of RBF neural network,trouble-shooting is applied to the trouble diagnosis in marine diesel engine. And then the fault-tolerance of this network is assessed and analyzed. So it is practically important to develop a computer-aided performance fault analysis system of marine diesel engine in ocean ship.
出处 《武汉理工大学学报(交通科学与工程版)》 北大核心 2004年第4期494-497,共4页 Journal of Wuhan University of Technology(Transportation Science & Engineering)
基金 福建省科技项目资助 (批准号 :2 0 0 0 Z0 46)
关键词 船舶柴油机 智能诊断 RBF网络 计算机仿真 容错分析 marine diesel engine fault diagnosis RBF neural network computer simulation fault-tolerant analysis
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