| 基于ANN模式识别的某型导弹测试车配电系统故障诊断 |
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| 引用本文： | 张延生,井建辉,杨云光,李江.基于ANN模式识别的某型导弹测试车配电系统故障诊断[J].军械工程学院学报,2004,16(3):36-39. |
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| 作者姓名： | 张延生 井建辉 杨云光 李江 |
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| 作者单位： | 军械工程学院导弹工程系，军械工程学院导弹工程系，军械工程学院基础部，军械工程学院导弹工程系 河北石家庄 050003，河北石家庄 050003，河北石家庄 050003，河北石家庄 050003 |
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| 摘 要： | 人工神经网络诊断特点与基于模式识别的诊断特点非常相似。将ANN模式识别技术应用于某型导弹测试车配电系统故障诊断。根据测试车配电系统的故障特点,设计ANN为4层BP网络,具有9个输入、10个输出,两个隐含层神经元数目分别为9和6。测试结果表明该方法能有效诊断测试车配电系统故障。
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| 关 键 词： | 人工神经网络 模式识别 导弹测试车 配电系统 故障诊断 |
| 文章编号： | 1008-2956(2004)03-0036-04 |
| 修稿时间： | 2004年3月3日 |
The Technique of Fault Diagnosis Based on Pattern Recognition Using ANN for Distribution System of Missile Test Vehicle |
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| ZHANG Yan-sheng,JING Jian-hui,YANG Yun-guang,LI Jiang.The Technique of Fault Diagnosis Based on Pattern Recognition Using ANN for Distribution System of Missile Test Vehicle[J].Journal of Ordnance Engineering College,2004,16(3):36-39. |
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| Authors: | ZHANG Yan-sheng JING Jian-hui YANG Yun-guang LI Jiang |
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| Institution: | ZHANG Yan-sheng~1,JING Jian-hui~1,YANG Yun-guang~2,LI Jiang~1 |
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| Abstract: | The diagnostic features using artificial neural networks coincide well with features based on pattern recognition.In this paper, the technique of pattern recognition using ANN is applied to the distribution system of missile test vehicle for fault diagnosis.ANN adopts four-layers Back-Propagation neural network by fault features of distribution system.The number of the input layer nodes is 9,the output is 10,the first hidden layer is 9,and the second is 6.Test results show this method is quit efficient. |
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| Keywords: | artificial neural networks pattern recognition missile test vehicle distribution sytem fault diagnosis |
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