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一种基于自组织特征映射神经网络的连接型间歇故障诊断方法

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摘要

本发明公开了一种基于自组织特征映射神经网络的连接型间歇故障诊断方法，该方法包括：步骤1、提取全要素特征参数；所述的全要素特征参数包括测试信号特征参数和外部环境特征参数；步骤2、模型学习训练；所述的学习训练过程为：初始化、归一化处理、计算欧式距离、确定最小距离、调整连接权和更新学习速率和邻域；步骤3、故障诊断；通过对正常态、间歇态、故障态的样本进行学习训练，得到多种分类结果的神经网络权重矢量；通过对标准样本的状态的严重程度的计算，对分类后的结果进行状态标记；将测试的样本输入到模型中，通过SOFM神经网络诊断的类别，得到测试样本的状态，从而得到测试样本的间歇故障诊断结果。

著录项

  • 公开/公告号CN111814108A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-10-23

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 北京航天测控技术有限公司;

    申请/专利号CN202010025573.5

  • 发明设计人 毛鹏飞;解梦迪;贾凡;

    申请日2020-01-10

  • 分类号G06F17/18(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构11120 北京理工大学专利中心;

  • 代理人李爱英;付雷杰

  • 地址 100041 北京市石景山区实兴东街3号

  • 入库时间 2023-06-19 08:36:28

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