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《电子世界》 2013年16期
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基于加权D-S证据理论与共轭梯度下降BP神经网络结合的柴油机故障诊断

石晋明  姚竹亭  
【摘要】:针对在柴油机故障诊断中,传统的D-S理论无法解决证据冲突问题,以及传统BP神经网络存在局限性,本文以某大功率柴油机为例,提出一种将加权D-S证据理论与共轭梯度下降BP神经网络相结合的新的柴油机故障诊断方法,通过对V12四缸柴油机的进行数据测量与实验对比,证明该方法中加权证据理论能有效地处理存在冲突证据时的融合问题,避免了传统BP神经网络存在的局限性,将两种改进后的方法相结合也避免了构造D-S证据理论的基本概率赋值函数的困难性,同时利用神经网络大规模并行工作方式增强了信息处理的快速性,并且可以尽量减少不确定性因素的影响,说明本文提出的方法是非常有效可行的。
【作者单位】中北大学机械工程与自动化学院;
【分类号】:TH165.3;TP183

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【参考文献】
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