工程机械
工程機械
공정궤계
CONSTRUCTION MACHINERY AND EQUIPMENT
2005年
11期
52-55
,共4页
唐立平%王存堂%陈毅辉%钱帅杰
唐立平%王存堂%陳毅輝%錢帥傑
당립평%왕존당%진의휘%전수걸
故障诊断%径向基函数%神经网络%模式识别
故障診斷%徑嚮基函數%神經網絡%模式識彆
고장진단%경향기함수%신경망락%모식식별
针对液压系统的故障诊断,提出融合系统状态信息作为系统特征向量,引入RBF神经网络作为模式识别分类算法的智能诊断方法.并论述采用RBF神经网络作为分类算法的可行性及其优势.最后以电液位置伺服系统为例,建立相关的RBF网络,验证以上的陈述.
針對液壓繫統的故障診斷,提齣融閤繫統狀態信息作為繫統特徵嚮量,引入RBF神經網絡作為模式識彆分類算法的智能診斷方法.併論述採用RBF神經網絡作為分類算法的可行性及其優勢.最後以電液位置伺服繫統為例,建立相關的RBF網絡,驗證以上的陳述.
침대액압계통적고장진단,제출융합계통상태신식작위계통특정향량,인입RBF신경망락작위모식식별분류산법적지능진단방법.병논술채용RBF신경망락작위분류산법적가행성급기우세.최후이전액위치사복계통위례,건립상관적RBF망락,험증이상적진술.
