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把汽轮机轴承座松动的相关频段上不同频率谱的谱峰能量值作为故障信号的训练样本输入到LVQ网络中去,并由LVQ网络产生训练后不同的权重向量.由于竞争层神经元的权重分布不同,则权重分布图也不同,可根据不同的权重分布图来确认和诊断汽轮机轴承座松动故障的不同程度.
基于LVQ网络在轴承座松动故障诊断中的应用
【摘 要】
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把汽轮机轴承座松动的相关频段上不同频率谱的谱峰能量值作为故障信号的训练样本输入到LVQ网络中去,并由LVQ网络产生训练后不同的权重向量.由于竞争层神经元的权重分布不同,
【机 构】
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南京师范大学
【出 处】
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机械与电子
【发表日期】
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2004年7期
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