摘要：提出一种应用径向基函数(RBF)神经网络解决故障诊断问题的方法,并将其应用于柴油机故障诊断与识别.在RBF神经网络中采用了一种减聚类的学习算法来确定径向基函数的相应参数,从而使神经网络结构得到优化.实例仿真结果表明,RBF神经网络学习收敛较快,对故障识别性能好.

关键词：径向基函数神经网络 故障诊断 柴油机 rbf神经网络 神经网络结构 

单位：上海海运学院电气自动化系; 上海200135