电气传动自动化
電氣傳動自動化
전기전동자동화
ELECTRICAL DRIVE AUTOMATION
2009年
1期
26-28,25
,共4页
RBF神经网络%故障诊断%电路网络%BP网络
RBF神經網絡%故障診斷%電路網絡%BP網絡
RBF신경망락%고장진단%전로망락%BP망락
电路系统在工业控制中起着极其重要的作用,随着电路越来越复杂,各电路各节点间的关系呈非线性关系,若节点发生故障,如何确定故障发生在何处成为一大难题.提出利用RBF(Radical Basis Function)神经网络可以快速地逼近任意非线性函数,且有很好的分类能力等特点,来实现对电路系统的故障分类.通过实例分析RBF可以很精确地确定电路网络中的故障来源,同时通过与BP算法比较,说明RBF在对电路故障诊断能力方面的优越性.
電路繫統在工業控製中起著極其重要的作用,隨著電路越來越複雜,各電路各節點間的關繫呈非線性關繫,若節點髮生故障,如何確定故障髮生在何處成為一大難題.提齣利用RBF(Radical Basis Function)神經網絡可以快速地逼近任意非線性函數,且有很好的分類能力等特點,來實現對電路繫統的故障分類.通過實例分析RBF可以很精確地確定電路網絡中的故障來源,同時通過與BP算法比較,說明RBF在對電路故障診斷能力方麵的優越性.
전로계통재공업공제중기착겁기중요적작용,수착전로월래월복잡,각전로각절점간적관계정비선성관계,약절점발생고장,여하학정고장발생재하처성위일대난제.제출이용RBF(Radical Basis Function)신경망락가이쾌속지핍근임의비선성함수,차유흔호적분류능력등특점,래실현대전로계통적고장분류.통과실례분석RBF가이흔정학지학정전로망락중적고장래원,동시통과여BP산법비교,설명RBF재대전로고장진단능력방면적우월성.
