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基于改进的RBF神经网络的滚动轴承故障诊断.pdf
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基于改进的RBF神经网络的滚动轴承故障诊断.pdf
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基于RBF神经网络的滚动轴承故障诊断研究
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介绍了RBF神经网络的模型及原理,阐述了滚动轴承故障的机理;通过滚动轴承的故障特征数据,构建的RBF神经网络,实现了轴承的智能故障诊断。
基于RBF神经网络的故障诊断方法
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齿轮箱是一种非常复杂的传动机构,它的故障模式和特征量之间是一种非常复杂的非线性关系,再加上齿轮箱在不同工况下的随机因素。以齿轮箱为例,应用神经网络可以有效地解决这个问题。分析神经网络的自适应、自学习和对非线性系统超强的分析能力。
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文章在实验研究的基础上提出了EEMD与RBF网络相结合的齿轮故障诊断方法。重点讲述了EEMD的故障特征提取研究的方法和基本原理,简述径向基函数神经网络在故障诊断领域当中的应用。在故障模拟转子试验台上进行实验研究,采集足够的样本信号数据,利用集合经验模式分解原理来进行信号的特征提取,进而进行RBF网络的训练和故障识别,其较高的故障识别率验证了所提出的齿轮故障诊断模型的识别可靠性,同时该诊断模型具备着
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设计了基于RBF神经网络的故障诊断专家系统,克服了在知识获取和表达上的薄弱环节,只需要领域专家解决问题的实例或范例来训练神经网络,使其在同样输入的情况下神经网络能够得到与专家给出的解答尽可能相同的输出。将测试到的结果进行分析,从结果中可以得知此系统运行状态,断路器是否出现故障及其故障类型,并根据其产生的故障原理,针对出现的问题进行相应的操作。
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针对RBF神经网络中隐层节点中心、基函数宽度及权值选取困难问题,用K-均值优化RBF的中心向量和宽度,用狼群算法优化RBF的权值,以提高网络训练稳定性与诊断成功率。最终通过两个电路的诊断实例来论述该方法的具体...
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