基于椭球单元网络的旋转机械多故障同时性诊断

阐述了椭球单元（ＥｌｉｐｓｏｉｄａｌＵｎｉｔ）网络的原理及其结构，研究了网络权重初始化方法和网络的训练算法，借助这种高阶网络泛化的有界性，针对大型旋转机械多故障同时性诊断问题，构造了一种由多个子网络组成的分级诊断网络（ＨＤＡＮＮ）。测试结果表明：用基于椭球单元网络的ＨＤＡＮＮ网络分级诊断策略解决大规模故障诊断问题是合理有效的，且具有较高的诊断精度，可用于旋转机械工况实时监测和诊断场合。