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采用L-M优化算法的设备状态预测
被引量：
5
1
作者
龙红叶
熊峰
+1 位作者
胡小梅
卢鲜亮
《现代制造工程》
CSCD
北大核心
2012年第3期114-118,27,共6页
设备状态预测是设备预防性维护的重要组成部分。针对传统方法处理设备状态数据的不足,采用L-M优化算法进行设备状态预测。通过原始样本数据学习和训练BP神经网络,并用测试数据进行设备状态预测,实验证明该方法不仅在误差分析精度和收敛...
设备状态预测是设备预防性维护的重要组成部分。针对传统方法处理设备状态数据的不足,采用L-M优化算法进行设备状态预测。通过原始样本数据学习和训练BP神经网络,并用测试数据进行设备状态预测,实验证明该方法不仅在误差分析精度和收敛速度方面具有优良的性能,而且还证明了该算法的有效性。
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关键词
状态预测
L-M优化算法
特性曲线
有效预测
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职称材料
题名
采用L-M优化算法的设备状态预测
被引量：
5
1
作者
龙红叶
熊峰
胡小梅
卢鲜亮
机构
上海大学上海市机械自动化与机器人重点实验室
出处
《现代制造工程》
CSCD
北大核心
2012年第3期114-118,27,共6页
基金
上海市科委科技攻关计划项目(10DZ1126100
10DZ1140900)
+2 种基金
上海高校选拔培养优秀青年教师科研专项基金项目
上海大学创新基金
上海市重点学科建设资助项目(Y0102)
文摘
设备状态预测是设备预防性维护的重要组成部分。针对传统方法处理设备状态数据的不足,采用L-M优化算法进行设备状态预测。通过原始样本数据学习和训练BP神经网络,并用测试数据进行设备状态预测,实验证明该方法不仅在误差分析精度和收敛速度方面具有优良的性能,而且还证明了该算法的有效性。
关键词
状态预测
L-M优化算法
特性曲线
有效预测
Keywords
status
forecasting
Levenberg-Marquart（L-M）
optimization
algorithm
characteristic
curve
effectively
foresee
分类号
TH17 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
采用L-M优化算法的设备状态预测
龙红叶
熊峰
胡小梅
卢鲜亮
《现代制造工程》
CSCD
北大核心
2012
5
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