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基于模糊神經網絡的電機故障預測新方法

基于模糊神經網絡的電機故障預測新方法

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級別:| 積分:60 分 | 瀏覽:81648 | 大。323.50KB | 下載:4520 次 | 上傳:2013-08-09

簡介:

系統(tǒng)的狀態(tài)預測是故障診斷中必不可少的一個環(huán)節(jié),是診斷技術的重要目標之一;谀:窠浘W絡的預測是一種非參數(shù)模型預測。在用模糊神經網絡進行預測時,現(xiàn)有的方法一般是利用大量已獲得的觀測數(shù)據(jù)即樣本數(shù)據(jù)進行一次建模,然后在預測時不再進行學習,即網絡參數(shù)不變。隨著時間的推移,這種利用歷史數(shù)據(jù)建立的模型不能完全反映時間序列近期和現(xiàn)時的特性,需要隨著新數(shù)據(jù)的積累不斷調整網絡模型的參數(shù),使模型不斷完善。

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