河北农机
河北農機
하북농궤
HEBEI FARM MACHINERY
2014年
5期
56-57
,共2页
人工神经网络%机械故障%机械振动%人工智能
人工神經網絡%機械故障%機械振動%人工智能
인공신경망락%궤계고장%궤계진동%인공지능
机械振动故障诊断技术引入人工神经网络,通过一个具有大量专门知识和经验的智能网络,对数据进行分析,模拟人类专家进行推理、判断和决策,从而获得分析结论.网络以振动信号的频域特征为输入,以故障模式编码为输出,通过MATLAB7.0人工神经网络工具箱构建网络.仿真结果表明:对训练的特征样本进行模式识别具备了很高的准确率,实现了诊断分析的智能化.
機械振動故障診斷技術引入人工神經網絡,通過一箇具有大量專門知識和經驗的智能網絡,對數據進行分析,模擬人類專傢進行推理、判斷和決策,從而穫得分析結論.網絡以振動信號的頻域特徵為輸入,以故障模式編碼為輸齣,通過MATLAB7.0人工神經網絡工具箱構建網絡.倣真結果錶明:對訓練的特徵樣本進行模式識彆具備瞭很高的準確率,實現瞭診斷分析的智能化.
궤계진동고장진단기술인입인공신경망락,통과일개구유대량전문지식화경험적지능망락,대수거진행분석,모의인류전가진행추리、판단화결책,종이획득분석결론.망락이진동신호적빈역특정위수입,이고장모식편마위수출,통과MATLAB7.0인공신경망락공구상구건망락.방진결과표명:대훈련적특정양본진행모식식별구비료흔고적준학솔,실현료진단분석적지능화.
