基于模糊神經網絡的數據通信子系統全局故障診斷
基于模糊神經網絡理論,提出一種基于模型構建的數據通信子系統(DCS)全局故障診斷方法.全局故障診斷模型的輸入空間由故障征兆集組成,診斷過程由全局故障診斷規則實現,輸出空間由故障類別集組成.基于對DCS系統結構的分析,選取了一些關鍵設備信息作為故障征兆信息.將故障征兆信息中的物理向量分析轉化為算術數值判斷,創建決策矩陣,構建全局故障診斷規則,實現了故障類別綜合判定,從而完成全局故障診斷模型構建.以工程實例中的DCS典型故障類別為驗證對象,對全局故障診斷模型進行了試驗驗證.該方法豐富了DCS故障診斷方法,總體精度可達到91.29%.
作 者： 高軍武 Gao Junwu 作者單位： 永濟新時速電機電氣有限責任公司,永濟,044502 刊 名： 現代城市軌道交通 英文刊名： MODERN URBAN TRANSIT 年，卷(期)： 2009 ""(3) 分類號： U2 關鍵詞： 軌道交通 數據通信 DCS 故障診斷 模糊神經網絡【基于模糊神經網絡的數據通信子系統全局故障診斷】相關文章：
基于模糊神經網絡的自動駕駛儀故障診斷研究04-30
基于模糊神經網絡的目標識別04-29
基于模糊聚類分析的柴油機故障診斷研究04-28
基于神經網絡的攤鋪機液壓系統故障診斷方法04-27
基于RBF神經網絡的航空發動機故障診斷04-29
基于小波和神經網絡的風機故障診斷系統設計04-26
基于神經網絡的電子設備故障診斷專家系統04-27