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人工神经网络在故障诊断系统中的应用
被引:11
作者
:
朱博
论文数:
0
引用数:
0
h-index:
0
机构:
武汉数字工程研究所
朱博
论文数:
引用数:
h-index:
机构:
胡燕
论文数:
引用数:
h-index:
机构:
赵永标
机构
:
[1]
武汉数字工程研究所
[2]
武汉理工大学
来源
:
舰船电子工程
|
2005年
/ 01期
关键词
:
人工神经网络;
改进的BP算法;
故障诊断;
凝汽器;
D O I
:
暂无
中图分类号
:
TP277 [监视、报警、故障诊断系统];
学科分类号
:
0804 ;
080401 ;
080402 ;
摘要
:
人工神经网络以其独到的联想、记忆、储存和学习功能 ,在故障诊断领域受到了广泛关注。其中 ,BP网络是最成熟、应用最广泛的一种网络。但BP网络在实际应用中也存在诸多不足 ,如学习率的取值需要凭借经验或试算选取 ,网络学习收敛速度慢以及易陷入局部最小点等。针对BP网络的这些不足 ,采用了Rumelhart附加惯性冲量和动态调整学习率相结合的改进的BP网络方法 ,并尝试用该改进算法来对凝汽器进行故障诊断。事实证明 ,在平均情况下 ,本系统收敛速度远远快于基本的BP算法
引用
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页数:5
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[1]
凝汽器低真空运行的原因及模糊诊断附视频
李录平
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长沙水电师院
李录平
[J].
汽轮机技术,
1993,
(05)
: 45
-
48
[2]
故障智能诊断系统的理论与方法[M]. 冶金工业出版社 , 王道平, 2001
[3]
神经网络导论[M]. 国防科技大学出版社 , 胡守仁等编著, 1993
[4]
神经网络系统理论[M]. 西安电子科技大学出版社 , 焦李成著, 1990
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