基于神经网络的多种油样分析技术融合诊断

摘要：

针对4种最常用的油样分析技术(铁谱、光谱、颗粒计数及理化指标分析)的信息融合问题,依据基于规则的专家系统方法,建立了各油样分析技术的子专家诊断系统;依据专家经验建立各子专家系统的诊断结果与故障论域中各故障模式的关系,得到了用于神经网络学习的训练样本.在此基础上,通过对神经网络进行训练,并将待分析油样的各子专家系统诊断结论输入训练成功的网络,即得到融合诊断结果.实例分析表明所建立的分析方法便捷有效.

关键词：油样分析、故障诊断、数据融合、神经网络、专家系统

所属期刊栏目：23

分类号：TH165.3

资助基金：南京航空航天大学校科研和教改项目Y0202-MH

在线出版日期：2004-03-19（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：431-434