东华理工大学学报（自然科学版）
東華理工大學學報（自然科學版）
동화리공대학학보（자연과학판）
JOURNAL OF EAST CHINA INSTITUTE OF TECHNOLOGY(NATURAL SCIENCE)
2009年
1期
97-100
,共4页
RBF神经网络%故障诊断%电路%非线性
RBF神經網絡%故障診斷%電路%非線性
RBF신경망락%고장진단%전로%비선성
电路系统在工业控制中起着极其重要的应用,随着电路越来越复杂,电路各节点间的关系呈现非线性关系,若节点发生故障,如何确定故障发生在何处成为一大难题.利用RBF( radical basis function)神经网络可以快速逼近任意非线性函数及良好分类能力的特点,来实现对电路系统的故障分类.通过RBF与BP方法的比较及实例分析可得出结论,RBF可以很精确地确定电路中的故障来源,在对电路故障诊断能力方面具有较多的优越性.
電路繫統在工業控製中起著極其重要的應用,隨著電路越來越複雜,電路各節點間的關繫呈現非線性關繫,若節點髮生故障,如何確定故障髮生在何處成為一大難題.利用RBF( radical basis function)神經網絡可以快速逼近任意非線性函數及良好分類能力的特點,來實現對電路繫統的故障分類.通過RBF與BP方法的比較及實例分析可得齣結論,RBF可以很精確地確定電路中的故障來源,在對電路故障診斷能力方麵具有較多的優越性.
전로계통재공업공제중기착겁기중요적응용,수착전로월래월복잡,전로각절점간적관계정현비선성관계,약절점발생고장,여하학정고장발생재하처성위일대난제.이용RBF( radical basis function)신경망락가이쾌속핍근임의비선성함수급량호분류능력적특점,래실현대전로계통적고장분류.통과RBF여BP방법적비교급실례분석가득출결론,RBF가이흔정학지학정전로중적고장래원,재대전로고장진단능력방면구유교다적우월성.
