基于神经网络的机械故障诊断系统 (2004年)

给出了自适应神经网络学习模型及自适应神经网络的诊断过程，探讨了动量系数和学习率自适应调整的神经网络算法，进一步给出了动量系数和学习率的调整方法，并将其作为机械故障的特征识别方法。由此建立了基于神经网络的旋转机械故障智能诊断系统，给出了诊断系统的训练学习方式和工作方式。两种学习系统的训练方式，可作为旋转机械在线或离线故障诊断分析的重要方法。