机械设计与制造
機械設計與製造
궤계설계여제조
MACHINERY DESIGN & MANUFACTURE
2010年
1期
96-98
,共3页
广义同余神经网络%BP神经网络%旋转机械%故障诊断
廣義同餘神經網絡%BP神經網絡%鏇轉機械%故障診斷
엄의동여신경망락%BP신경망락%선전궤계%고장진단
通过利用广义同余函数代替传统神经网络的激励函数,提出一种改进的广义同余神经网络的模型及算法.分析了广义同余神经网络的结构、激励函数、权值调整算法等方面并与传统BP神经网络的异同点进行了比较和研究.通过广义同余神经网络和传统BP神经网络对正弦函数的逼近性能比较,表明最新改进的广义同余神经网络收敛速度快,又具有传统BP神经网络稳定性好的优点.该模型和算法在旋转机械常见故障诊断中提高了收敛速度和诊断精度.
通過利用廣義同餘函數代替傳統神經網絡的激勵函數,提齣一種改進的廣義同餘神經網絡的模型及算法.分析瞭廣義同餘神經網絡的結構、激勵函數、權值調整算法等方麵併與傳統BP神經網絡的異同點進行瞭比較和研究.通過廣義同餘神經網絡和傳統BP神經網絡對正絃函數的逼近性能比較,錶明最新改進的廣義同餘神經網絡收斂速度快,又具有傳統BP神經網絡穩定性好的優點.該模型和算法在鏇轉機械常見故障診斷中提高瞭收斂速度和診斷精度.
통과이용엄의동여함수대체전통신경망락적격려함수,제출일충개진적엄의동여신경망락적모형급산법.분석료엄의동여신경망락적결구、격려함수、권치조정산법등방면병여전통BP신경망락적이동점진행료비교화연구.통과엄의동여신경망락화전통BP신경망락대정현함수적핍근성능비교,표명최신개진적엄의동여신경망락수렴속도쾌,우구유전통BP신경망락은정성호적우점.해모형화산법재선전궤계상견고장진단중제고료수렴속도화진단정도.
