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基于优化的BP神经网络的轨道车辆故障诊断.pdf
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针对传统故障诊断方法存在的诊断准确性不高的问题,提出了BP神经网络信息融合的方法,实现对汽轮机的机械故障诊断。由多个传感器采集信号,分别经过快速傅里叶变换后获得故障频域特征值,再经BP神经网络对汽轮机进行故障局部诊断,能够对相应传感器的不同故障类型做出一个准确地分类,最终完成对汽轮机机械故障的准确诊断。 基于神经网络多传感器信息融合故障诊断方法是特征层状态属性融合,也就是特征层联合识别方法,多传感
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