您的位置: 专家智库 > >

武器装备预研基金(9140A17050206HK03)

作品数:2 被引量:6H指数:1
相关作者:王建芳李伟华更多>>
相关机构:西北工业大学更多>>
发文基金:武器装备预研基金航天科技创新基金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 2篇中文期刊文章

领域

  • 2篇自动化与计算...

主题

  • 1篇优化算法
  • 1篇预处理
  • 1篇远程
  • 1篇远程测试
  • 1篇远程数据
  • 1篇远程数据采集
  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇数据采集
  • 1篇子群
  • 1篇故障诊断
  • 1篇PSO
  • 1篇T-S模型
  • 1篇AD_HOC
  • 1篇HOE
  • 1篇LAB_VI...

机构

  • 2篇西北工业大学

作者

  • 2篇李伟华
  • 2篇王建芳

传媒

  • 1篇计算机科学
  • 1篇计算机测量与...

年份

  • 1篇2009
  • 1篇2008
2 条 记 录,以下是 1-2
排序方式:
基于Ad hoc和Lab VIEW的远程数据采集及预处理的研究
2008年
针对基于Ad hoc无线网络环境下的远程自动测试智能信息处理系统的多扰动、紧耦合的特点,提出了在Ad hoc网络环境下基于Lab VIEW提取多传感器特征参数并进行预处理的技术,实现了实时动态的监测、数据的存储、远程通信和回放显示;采用Lab VIEW和网络传输技术,实现了远程测试系统的数据采集和预处理平台的开发;实测结果分析表明,经过数据采集及预处理后,降低了冗余数据量,提高了网络资源利用率,减少了系统开发成本。
王建芳李伟华
关键词:HOE预处理远程测试数据采集
基于扩展T-S模型的PSO神经网络在故障诊断中的应用被引量:6
2009年
针对现实故障现象具有模糊性和非线性的特点,提出了一种利用自适应扩展T-S(Takagi-Sugeno)模糊模型的PSO(Particle Swarm Optimization)算法和神经网络相结合的新型智能结构化算法来进行故障诊断的新方法。首先通过自适应的高斯函数来更改基本T-S模糊模型中的隶属度函数,进而使用扩展的T-S模糊模型来调整PSO算法的参数。然后使用该PSO算法作为神经网络的学习训练算法来进行训练。最后将此算法用于齿轮箱实测故障诊断。诊断结果显示均方误差提高了0.1981%。通过不同模型的诊断结果比较,表明本方法便捷、高效,为解决故障诊断问题提供了一条新途径。
王建芳李伟华
关键词:神经网络故障诊断
共1页<1>
聚类工具0