基于改进的BP神经网络机械系统故障诊断研究

下载PDF

导出

摘要 BP神经网络是采用误差反传算法作为其学习算法的前馈型网络。但其在机械系统的故障诊断应用中却存在诸多问题。本研究以汽车机械系统故障诊断为例,对BP神经网络的具体应用进行改进,对收敛速度慢、诊断准确率低、样本选择困难等应用过程中存在的问题提出相应的解决方法。经过分析应用,效果较好,对相关问题的解决具有较好的指导和应用价值。

作者郑勇

机构地区南京工程学院

出处《交通科技与管理》 2020年第13期103-103,89,共2页

关键词机械系统故障诊断改进的BP神经网络汽车

分类号 TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]

引文网络
相关文献

1郑全旺.糖尿病诊断应用生化检验临床应用分析及临床价值观察[J].益寿宝典,2020(9):150-150.
2李晨.建筑电气系统故障诊断方法研究[J].建筑与装饰,2021(4):172-172.
3施健,魏训虎,徐士元,陈克朋.基于改进BP的电力通信蓄电池寿命预测研究[J].计算机与数字工程,2021,49(1):213-217.
4彭继权,吴海涛,汪为.农业机械化水平对农户主粮生产的影响[J].中国农业资源与区划,2021,42(1):51-59. 被引量：20

交通科技与管理

2020年第13期

浏览历史

内容加载中请稍等...

基于改进的BP神经网络机械系统故障诊断研究

相关作者

相关机构

相关主题

浏览历史