论文部分内容阅读
为了实现对船舶分油机故障的智能诊断,提出一种基于SOM神经网络的诊断方法。首先,在分析分油机典型故障及特征参数的基础上,提取故障特征向量并建立学习样本。其次,建立了SOM网络模型,通过样本数据集进行训练,获取了输入与输出间的非线性映射。最后将建立的SOM网络应用于分油机的故障分类和诊断。实验验证表明：该方法诊断准确度高和对不同故障识别的适应性强,是一种可行有效的分油机故障智能诊断方法。