基于Elman神经网络的传感器故障诊断研究

摘要：

针对传统的传感器故障诊断技术的不足,提出一种基于Elman神经网络的故障诊断方法,建立了Elman网络故障诊断模型,利用小波包分解方法获取用于训练神经网络的特征能量谱,对所建立的模型进行训练.为了检验模型的实际诊断能力,以某动力系统管路流量传感器的4种典型故障诊断为例进行仿真实验,并和标准BP神经网络的诊断结果进行对比.仿真结果表明:基于Elman神经网络的故障诊断速度更快、准确率更高、泛化能力更强,验证了所提出方法的实用性和有效性.

关键词：Elman神经网络、BP神经网络、故障诊断、流量传感器、收敛速度、泛化能力

所属期刊栏目：33

分类号：TP183;TN712.1(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61104071

在线出版日期：2014-05-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：72-75