活塞压缩机气阀故障检测的免疫神经网络方法研究

来源 :中国机械工程 | 被引量 : 0次 | 上传用户：chting0910

【摘要】

：

气阀故障是活塞压缩机最常见的故障类型之一.为了能够准确地检测出气阀的主要故障,从免疫系统反面选择机理出发,结合神经网络,提出了基于免疫神经网络的活塞压缩机气阀故障检

【作者】

：

刘树林黄文虎夏松波丛蕊

【机构】

：

大庆石油学院,哈尔滨工业大学

【出处】

：

中国机械工程

【发表日期】

：

2005年15期

【关键词】

：

活塞压缩机气阀故障检测反面选择机理神经网络 piston compressor gas valve fault detection negative s

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气阀故障是活塞压缩机最常见的故障类型之一.为了能够准确地检测出气阀的主要故障,从免疫系统反面选择机理出发,结合神经网络,提出了基于免疫神经网络的活塞压缩机气阀故障检测的方法.通过对2D12活塞压缩机气阀故障状态的检测,获得了较高的检测准确率,证明了所提方法的有效性.所提出的故障检测方法具有普遍的适用性,特别适合于故障样本缺乏或无故障样本设备的故障检测.

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