產(chǎn)品介紹
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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的組織結(jié)構(gòu)是由求解問題的領(lǐng)域特征決定的。由于故障診斷系統(tǒng)的復(fù)雜性,將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于障診斷系統(tǒng)的設(shè)計(jì)中,將是大規(guī)模神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的組織和學(xué)習(xí)問題。為了減少工作的復(fù)雜性,減少網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)時(shí)間,本文將故障診斷知識集合分解為幾個(gè)邏輯上獨(dú)立的子集合,每個(gè)子集合再分解為若干規(guī)則子集,然后根據(jù)規(guī)則子集來組織網(wǎng)絡(luò)。每個(gè)規(guī)則子集是一個(gè)邏輯上獨(dú)立的子網(wǎng)絡(luò)的映射,規(guī)則子集間的聯(lián)系,通過子網(wǎng)絡(luò)的權(quán)系矩陣表示。各個(gè)子網(wǎng)絡(luò)獨(dú)立地運(yùn)用BP學(xué)習(xí)算法分別進(jìn)行學(xué)習(xí)訓(xùn)練。由于分解后的子網(wǎng)絡(luò)比原來的網(wǎng)絡(luò)規(guī)模小得多且問題局部化了,從而使訓(xùn)練時(shí)間大為減少。利用集成BP網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行液壓泵軸承故障診斷的信息處理能力源于神經(jīng)元的非線性機(jī)理特性和BP算法。以達(dá)到對功率譜進(jìn)行平滑從而突出故障信息。定義信號:為最佳包絡(luò)。倒譜包絡(luò)模型實(shí)質(zhì)是對從傳感器獲得的信號進(jìn)行倒頻譜分析,然后對其倒頻譜信號進(jìn)行包絡(luò)提取,從而雙重性地突出了故障信息,為信噪比小的故障特征的提取提供了依據(jù)。 宜賓NSK軸承,就選凡一商城。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的組織結(jié)構(gòu)是由求解問題的領(lǐng)域特征決定的。由于故障診斷系統(tǒng)的復(fù)雜性,將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于障診斷系統(tǒng)的設(shè)計(jì)中,將是大規(guī)模神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的組織和學(xué)習(xí)問題。為了減少工作的復(fù)雜性,減少網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)時(shí)間,本文將故障診斷知識集合分解為幾個(gè)邏輯上獨(dú)立的子集合,每個(gè)子集合再分解為若干規(guī)則子集,然后根據(jù)規(guī)則子集來組織網(wǎng)絡(luò)。每個(gè)規(guī)則子集是一個(gè)邏輯上獨(dú)立的子網(wǎng)絡(luò)的映射,規(guī)則子集間的聯(lián)系,通過子網(wǎng)絡(luò)的權(quán)系矩陣表示。各個(gè)子網(wǎng)絡(luò)獨(dú)立地運(yùn)用BP學(xué)習(xí)算法分別進(jìn)行學(xué)習(xí)訓(xùn)練。由于分解后的子網(wǎng)絡(luò)比原來的網(wǎng)絡(luò)規(guī)模小得多且問題局部化了,從而使訓(xùn)練時(shí)間大為減少。利用集成BP網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行液壓泵軸承故障診斷的信息處理能力源于神經(jīng)元的非線性機(jī)理特性和BP算法。以達(dá)到對功率譜進(jìn)行平滑從而突出故障信息。定義信號:為最佳包絡(luò)。倒譜包絡(luò)模型實(shí)質(zhì)是對從傳感器獲得的信號進(jìn)行倒頻譜分析,然后對其倒頻譜信號進(jìn)行包絡(luò)提取,從而雙重性地突出了故障信息,為信噪比小的故障特征的提取提供了依據(jù)。 宜賓NSK軸承,就選凡一商城。
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