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文檔簡介
1、隨著現(xiàn)代工業(yè)和科學(xué)技術(shù)的迅速發(fā)展,特別是計算機技術(shù)的發(fā)展,現(xiàn)代設(shè)備的結(jié)構(gòu)越來越復(fù)雜,自動化系統(tǒng)的規(guī)模越來越大。一個大型的設(shè)備系統(tǒng)往往是由大量的工作部件組成的,不同的部件之間互連,緊密耦合。這一方面提高了系統(tǒng)的自動化水平,為生產(chǎn)帶來了可觀的經(jīng)濟效益,另一方面由于系統(tǒng)運行的因素驟增,使其產(chǎn)生故障和失效的潛在可能性越來越大,一個部件故障常常引起鏈?zhǔn)椒磻?yīng),導(dǎo)致整個系統(tǒng)甚至整個生產(chǎn)過程不能正常運行乃至癱瘓。所以現(xiàn)代系統(tǒng)運行的安全性和可靠性已成為人
2、類必須解決的刻不容緩的問題。 本文結(jié)合當(dāng)今世界一些先進的旋轉(zhuǎn)機械故障診斷的方法和技術(shù),提出了一個新型的故障診斷方法,并在實驗和工廠現(xiàn)場中驗證。實驗表明基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的旋轉(zhuǎn)機械故障診斷方法的科學(xué)性和實用性,具有一定的實用價值。本文主要研究以下內(nèi)容:1.根據(jù)普通BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練收斂速度慢和精度不高的缺陷,研究了幾種BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的改進模型,并通過實驗數(shù)據(jù)進行仿真,得出改進的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在故障診斷中比普通BP網(wǎng)絡(luò)具有很大的優(yōu)勢。2.
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