中国测试技术
中國測試技術
중국측시기술
CHINA MEASUREMENT TECHNOLOGY
2008年
3期
135-137
,共3页
人工神经网络%异步电动机%故障检测%模式识别%模式分类
人工神經網絡%異步電動機%故障檢測%模式識彆%模式分類
인공신경망락%이보전동궤%고장검측%모식식별%모식분류
为进一步提高异步电动机故障检测的准确性,将人工神经网络应用于异步电动机故障检测.通过提出一种基于BP神经网络的电机故障检测方法,设计了适合该检测系统的网络结构.仿真结果表明:相对于其他算法,该网络结构具有更快的学习速度和更高的学习精度,完全适用于电动机故障检测.
為進一步提高異步電動機故障檢測的準確性,將人工神經網絡應用于異步電動機故障檢測.通過提齣一種基于BP神經網絡的電機故障檢測方法,設計瞭適閤該檢測繫統的網絡結構.倣真結果錶明:相對于其他算法,該網絡結構具有更快的學習速度和更高的學習精度,完全適用于電動機故障檢測.
위진일보제고이보전동궤고장검측적준학성,장인공신경망락응용우이보전동궤고장검측.통과제출일충기우BP신경망락적전궤고장검측방법,설계료괄합해검측계통적망락결구.방진결과표명:상대우기타산법,해망락결구구유경쾌적학습속도화경고적학습정도,완전괄용우전동궤고장검측.
