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基于粒子群神经网络的发动机故障诊断

文献类型:期刊论文

作者谭立静; 牛奔; 张欣; 柴长松
刊名微计算机信息
出版日期2007
卷号23期号:22页码:186-187,194
关键词粒子群 神经网络 汽车发动机 故障诊断
ISSN号1008-0570
其他题名Automotive Engine Fault Diagnosis Based on PSO Neural Network
产权排序3
英文摘要本文提出了一种基于粒子群优化算法和多层前向神经网络的新型进化神经网络模型(PSO-ANN)。在实例研究中,该模型被应用于汽车发动机故障诊断中。与传统BP网络诊断结果相比,本文方法具有运算效率高,收敛速度快的特点,是一种有效可靠的新型故障诊断技术。
语种中文
CSCD记录号CSCD:3139333
资助机构“十五”国家科技攻关项目(2003BA408B05B)
公开日期2010-11-29
源URL[http://210.72.131.170//handle/173321/3891]  
专题沈阳自动化研究所_工业信息学研究室_先进制造技术研究室
通讯作者柴长松
作者单位1.北京交通大学机电学院
2.中国汽车技术研究中心
3.沈阳自动化研究所二室
4.辽宁工程技术大学机械学院
推荐引用方式
GB/T 7714
谭立静,牛奔,张欣,等. 基于粒子群神经网络的发动机故障诊断[J]. 微计算机信息,2007,23(22):186-187,194.
APA 谭立静,牛奔,张欣,&柴长松.(2007).基于粒子群神经网络的发动机故障诊断.微计算机信息,23(22),186-187,194.
MLA 谭立静,et al."基于粒子群神经网络的发动机故障诊断".微计算机信息 23.22(2007):186-187,194.

入库方式: OAI收割

来源:沈阳自动化研究所

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