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基于故障树和双向联想记忆神经网络的桥式起重机故障诊断方法

李煜 刘波峰 谭阳红 杨纯兴 陈湘林 詹国镇

自动化与信息工程Issue(5):1-6,12,7.
自动化与信息工程Issue(5):1-6,12,7.

基于故障树和双向联想记忆神经网络的桥式起重机故障诊断方法

Fault Diagnosis System of Bridge Crane Based on FTA and BAM Neural Networks

李煜 1刘波峰 1谭阳红 1杨纯兴 1陈湘林 2詹国镇2

作者信息

  • 1. 湖南大学电气与信息工程学院
  • 2. 广州金仪自动化有限公司
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摘要

Abstract

The paper introduces a fault diagnosis system of Bridge Crane based on FTA and BAM neural networks. The FTA collects all the failure modes and inductive learning samples of BAM. Then BAM learns samples and gets system fault diagnosis. By combining the two methods, diagnostic capability is improved that it is not only to diagnose a single fault but also to handle multiple failures.

关键词

桥式起重机/故障诊断/故障树/双向联想记忆神经网络

Key words

Bridge Crane/Fault Diagnosis/FTA/BAM Neural Networks

引用本文复制引用

李煜,刘波峰,谭阳红,杨纯兴,陈湘林,詹国镇..基于故障树和双向联想记忆神经网络的桥式起重机故障诊断方法[J].自动化与信息工程,2014,(5):1-6,12,7.

基金项目

国家自然科学基金(50277010);广东省-教育部产学研结合项目(2012B09110340);湖南省自然科学基金(07JJ6132)。 ()

自动化与信息工程

1674-2605

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