济南大学学报（自然科学版）
濟南大學學報（自然科學版）
제남대학학보（자연과학판）
JOURNAL OF JINAN UNIVERSITY(SCIENE AND TECHNOLOGY)
2010年
2期
163-166
,共4页
FFT算法%频率估计%频谱分析%神经网络
FFT算法%頻率估計%頻譜分析%神經網絡
FFT산법%빈솔고계%빈보분석%신경망락
针对轧辊偏心信号具有周期性的特点,以及快速傅里叶变换(FFT)算法无法建立精确数学模型的缺陷,提出一种基于FFT算法的神经网络轧辊偏心信号辨识方法.该方法采用FFT算法估计轧辊偏心信号的频率,用神经网络计算得出信号的幅值和相角.仿真实验证明:利用神经网络辨识方法得到的模型幅值和相角,与FFT算法相比更接近真实值,从而证明了该方法的合理性和有效性.
針對軋輥偏心信號具有週期性的特點,以及快速傅裏葉變換(FFT)算法無法建立精確數學模型的缺陷,提齣一種基于FFT算法的神經網絡軋輥偏心信號辨識方法.該方法採用FFT算法估計軋輥偏心信號的頻率,用神經網絡計算得齣信號的幅值和相角.倣真實驗證明:利用神經網絡辨識方法得到的模型幅值和相角,與FFT算法相比更接近真實值,從而證明瞭該方法的閤理性和有效性.
침대알곤편심신호구유주기성적특점,이급쾌속부리협변환(FFT)산법무법건립정학수학모형적결함,제출일충기우FFT산법적신경망락알곤편심신호변식방법.해방법채용FFT산법고계알곤편심신호적빈솔,용신경망락계산득출신호적폭치화상각.방진실험증명:이용신경망락변식방법득도적모형폭치화상각,여FFT산법상비경접근진실치,종이증명료해방법적합이성화유효성.
