基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的旋轉(zhuǎn)機械故障診斷.pdf_第1頁
已閱讀1頁,還剩67頁未讀, 繼續(xù)免費閱讀

下載本文檔

版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進行舉報或認(rèn)領(lǐng)

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.

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

最新文檔

評論

0/150

提交評論