含噪声的转子碰摩混沌信号分类识别

被引：1

作者：

任辉

顾家柳

贺尔铭

张志禹

机构：

[1] 西北工业大学航空动力与热能工程系

[2] 西北工业大学航空动力与热能工程系陕西西安

来源：

航空动力学报 | 2002年 / 04期

关键词：

神经网络; 碰摩转子系统; 混沌时间序列;

D O I：

10.13224/j.cnki.jasp.2002.04.012

中图分类号：

V231.96 [转子动力学];

学科分类号：

082502 ;

摘要：

采用基于竞争学习和聚类分析的学习向量量化 ( LVQ)方法 ,研究转子碰摩混沌响应信号的神经网络分类识别问题 ,给出了相应的理论分析和计算结果 ,着重研究了 LVQ网络在不同噪声时的识别情况。分析结果表明 ,该方法可以实现转子碰摩混沌信号与其它响应信号的分类识别 ,并且具有良好的抗噪性能 ,为转子碰摩混沌信号的分类识别提供了一种较为直接的实时处理方法。

引用

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