- 相关推荐
量子超球神经网络在振动故障检测中的应用
提出了一种基于量子超球神经网络的液体火箭发动机振动故障检测方法,采用可变量子超球代表发动机工作模式,自然地提供了反映故障程度的概率幅;网络的离线学习算法可以从训练样本中自动提取发动机振动知识,监测算法不仅能正确预报故障,还能在线学习新的振动信息.试验数据检验结果表明:量子超球神经网络可以成功用于液体火箭发动机振动故障检测.
作 者： 樊忠泽 黄敏超 Fan Zhongze Huang Minchao 作者单位： 樊忠泽,Fan Zhongze(西安交通大学电子与信息工程学院,陕西,西安,710049)黄敏超,Huang Minchao(国防科技大学航天与材料工程学院,湖南,长沙,410073)
刊 名： 火箭推进 英文刊名： JOURNAL OF ROCKET PROPULSION 年，卷(期)： 2008 34(5) 分类号： V434 关键词： 量子超球神经网络 液体火箭发动机 振动故障检测【量子超球神经网络在振动故障检测中的应用】相关文章：
Elman型神经网络在液体火箭发动机故障预测中的应用04-26
神经网络在GPS高程拟合中的应用04-27
人工神经网络在单核苷酸多态性(SNP)检测中的应用04-26
振动试验系统在冲击响应谱试验中的应用04-26
浅析打桩振动效应在工程中的应用04-27
某燃气轮机试车中振动值渐增故障分析04-27
人工神经网络在环境灾害预测中的应用进展04-26
自适应噪声对消在抑制振动干扰中的应用04-26
神经网络在空气污染预报中的应用研究04-25