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摘要
近些年来,神经网络法开始应用于电机控制和故障诊断,取得了较好的效果。与以往的此类论文不同,本文对神经网络的激励函数进行了深入的理论分析和性能预测。在此基础上,选择了基于径向基函数(Radial Basis Function简称RBF)的人工神经网络进行电机故障诊断,并对RBF函数进行了特性分析和参数优化,为该领域选择神经网络及构造新的激励函数提供一定的理论依据。此外,针对现有的检测方法所能检测的故障种类单一,不能对几种故障同时检测的弊端,采用阈值设定法和样本补偿法,进行了两种以上故障的神经网络分类研究。实验及仿真结果证实了本文方法的有效性。
- 出版日期2018
- 单位苏州科技大学天平学院
