简介：为解决复杂系统的故障诊断问题,探讨了离散动力系统奇异谱的特征和基于模糊取类分析的奇异谱谱型分类,提出了模糊聚类的F统计量—ISODATA综合分析法,使聚类分析获得最佳分类,经在某自行火炮柴油机等设备进行实验,取得了预期效果。
简介：对于结构复杂的自行火炮变速箱,其故障模式具有不可预知性.针对传统的神经网络识别方法明显存在不足这一问题,提出一种基于自适应谐振理论(AdaptiveResonanceTheory)的自行火炮变速箱瞬态过程故障诊断新方法.该方法不仅可以对已知的故障模式进行分类,而且对自行火炮变速箱未知故障模式具有很强的自适应分辨能力.实例证明,ART-2神经网络与传统的神经网络方法相结合为自行火炮变速箱故障诊断提出了新思路.
基于模糊聚类分析的奇异谱谱型分类
基于ART-2网络的自行火炮变速箱状态自适应分类
