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旋转机械故障诊断的神经网络方法研究 被引量：9
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作者 栾美洁 许飞云 贾民平 《噪声与振动控制》 CSCD 北大核心 2008年第1期85-88,共4页
BP神经网络具有较好的非线性映射能力,可以描述频率特征和故障之间的关系,而概率神经网络学习规则简单、训练速度快、避免局部极小和反复训练的问题。根据两种神经网络的原理选择合适的参数建立两个旋转机械故障诊断模型,并利用模型对... BP神经网络具有较好的非线性映射能力,可以描述频率特征和故障之间的关系,而概率神经网络学习规则简单、训练速度快、避免局部极小和反复训练的问题。根据两种神经网络的原理选择合适的参数建立两个旋转机械故障诊断模型,并利用模型对某旋转机械的故障数据进行处理,结果显示两种网络在故障诊断方面的实用价值。通过对故障数据的结果对比可以看到PNN网络比BP网络具有更好的容错能力。 展开更多
关键词 振动与波 BP神经网络 PNN神经网络 旋转机械 故障诊断
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