大连民族学院学报
大連民族學院學報
대련민족학원학보
JOURNAL OF DALIAN UNIVERSITY FOR NATIONAL MINORITIES
2004年
1期
27-29,36
,共4页
自适应神经网络%机械故障%智能诊断
自適應神經網絡%機械故障%智能診斷
자괄응신경망락%궤계고장%지능진단
探讨了动量系数和学习率自适应调整的神经网络算法,给出了动量系数和学习率的调整方法,并将此作为机械故障的特征识别方法.以频谱分析作为机械故障特征信号的提取手段,由此建立了基于自适应神经网络的旋转机械故障智能诊断系统,给出了诊断系统的训练学习方式和工作方式,通过实际测试数据的诊断结果,说明此诊断系统对故障诊断是有效的.
探討瞭動量繫數和學習率自適應調整的神經網絡算法,給齣瞭動量繫數和學習率的調整方法,併將此作為機械故障的特徵識彆方法.以頻譜分析作為機械故障特徵信號的提取手段,由此建立瞭基于自適應神經網絡的鏇轉機械故障智能診斷繫統,給齣瞭診斷繫統的訓練學習方式和工作方式,通過實際測試數據的診斷結果,說明此診斷繫統對故障診斷是有效的.
탐토료동량계수화학습솔자괄응조정적신경망락산법,급출료동량계수화학습솔적조정방법,병장차작위궤계고장적특정식별방법.이빈보분석작위궤계고장특정신호적제취수단,유차건립료기우자괄응신경망락적선전궤계고장지능진단계통,급출료진단계통적훈련학습방식화공작방식,통과실제측시수거적진단결과,설명차진단계통대고장진단시유효적.
