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基于专家系统与神经网络集成的故障诊断的应用研究
被引:21
作者
:
徐玉秀
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机构:
沈阳工业大学!沈阳东北大学
徐玉秀
邢刚
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原培新
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沈阳工业大学!沈阳东北大学
原培新
机构
:
[1]
沈阳工业大学!沈阳东北大学
[2]
沈阳
[3]
沈阳工业大学!沈阳
[4]
东北大学!沈阳
来源
:
振动与冲击
|
2001年
/ 01期
关键词
:
电动机;
故障诊断;
专家系统;
人工神经网络;
D O I
:
10.13465/j.cnki.jvs.2001.01.013
中图分类号
:
TP182 [专家系统、知识工程];
学科分类号
:
1111 ;
摘要
:
本文针对工业生产中使用的直流电动机 ,应用人工智能的相关理论对其故障进行了广泛深入的研究。在此基础上 ,探讨了专家系统与人工神经网络相集成的电动机故障智能诊断方法并加以实现。实践证明 ,网络的学习时间显著缩短 ,整个系统的推理效率明显提高 ,并验证了集成式专家系统的诊断效果比传统的专家系统或神经网络更为全面、准确和迅速。电动机故障的集成式智能诊断方法是一个既有理论研究意义又有实际使用价值的课题与方向。
引用
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页码:43 / 45+97
页数:4
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