Aero Engine Component Fault Diagnosis Using Multi-Hidden-Layer Extreme Learning Machine with Optimized Structure
المؤلفون المشاركون
Yang, Xinyi
Zhang, Xiaofeng
Pang, Shan
المصدر
International Journal of Aerospace Engineering
العدد
المجلد 2016، العدد 2016 (31 ديسمبر/كانون الأول 2016)، ص ص. 1-11، 11ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2016-08-23
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
11
الملخص EN
A new aero gas turbine engine gas path component fault diagnosis method based on multi-hidden-layer extreme learning machine with optimized structure (OM-ELM) was proposed.
OM-ELM employs quantum-behaved particle swarm optimization to automatically obtain the optimal network structure according to both the root mean square error on training data set and the norm of output weights.
The proposed method is applied to handwritten recognition data set and a gas turbine engine diagnostic application and is compared with basic ELM, multi-hidden-layer ELM, and two state-of-the-art deep learning algorithms: deep belief network and the stacked denoising autoencoder.
Results show that, with optimized network structure, OM-ELM obtains better test accuracy in both applications and is more robust to sensor noise.
Meanwhile it controls the model complexity and needs far less hidden nodes than multi-hidden-layer ELM, thus saving computer memory and making it more efficient to implement.
All these advantages make our method an effective and reliable tool for engine component fault diagnosis tool.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Pang, Shan& Yang, Xinyi& Zhang, Xiaofeng. 2016. Aero Engine Component Fault Diagnosis Using Multi-Hidden-Layer Extreme Learning Machine with Optimized Structure. International Journal of Aerospace Engineering،Vol. 2016, no. 2016, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1104971
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Pang, Shan…[et al.]. Aero Engine Component Fault Diagnosis Using Multi-Hidden-Layer Extreme Learning Machine with Optimized Structure. International Journal of Aerospace Engineering No. 2016 (2016), pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1104971
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Pang, Shan& Yang, Xinyi& Zhang, Xiaofeng. Aero Engine Component Fault Diagnosis Using Multi-Hidden-Layer Extreme Learning Machine with Optimized Structure. International Journal of Aerospace Engineering. 2016. Vol. 2016, no. 2016, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1104971
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1104971
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر