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冶金风机的监测系统中,一般要监测风机与电机负荷端及非负荷端等多个部位,每个测试部位还可能需测量不同方向的信号,因此需要布置多个传感器。神经网络在诊断过程中能够通过自学习功能来获得非线性映射能力,可把这种能力分布地存储在网络的结构参数中,因此它可用于冶金风机的故障识别。
冶金风机动态神经网络智能诊断研究
【摘 要】
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冶金风机的监测系统中,一般要监测风机与电机负荷端及非负荷端等多个部位,每个测试部位还可能需测量不同方向的信号,因此需要布置多个传感器。神经网络在诊断过程中能够通过自学习功能来获得非线性映射能力,可把这种能力分布地存储在网络的结构参数中,因此它可用于冶金风机的故障识别。
【机 构】
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吉林工商学院经济贸易分院
【出 处】
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吉林工商学院学报
【发表日期】
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2009年03期
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