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基于模糊神经网络的数据通信子系统全局故障诊断
基于模糊神经网络理论,提出一种基于模型构建的数据通信子系统(DCS)全局故障诊断方法.全局故障诊断模型的输入空间由故障征兆集组成,诊断过程由全局故障诊断规则实现,输出空间由故障类别集组成.基于对DCS系统结构的分析,选取了一些关键设备信息作为故障征兆信息.将故障征兆信息中的物理向量分析转化为算术数值判断,创建决策矩阵,构建全局故障诊断规则,实现了故障类别综合判定,从而完成全局故障诊断模型构建.以工程实例中的DCS典型故障类别为验证对象,对全局故障诊断模型进行了试验验证.该方法丰富了DCS故障诊断方法,总体精度可达到91.29%.
作 者： 高军武 Gao Junwu 作者单位： 永济新时速电机电气有限责任公司,永济,044502 刊 名： 现代城市轨道交通 英文刊名： MODERN URBAN TRANSIT 年，卷(期)： 2009 ""(3) 分类号： U2 关键词： 轨道交通 数据通信 DCS 故障诊断 模糊神经网络【基于模糊神经网络的数据通信子系统全局故障诊断】相关文章：
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