【摘 要】
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通过采集现场实际振动筛的数据,用非线性系统辨识的方法辨识出振动筛有无裂纹时的神经网络模型,通过频域分析的方法判断振动筛的状态。然后根据辨识出的实际振动筛存在裂纹时
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通过采集现场实际振动筛的数据,用非线性系统辨识的方法辨识出振动筛有无裂纹时的神经网络模型,通过频域分析的方法判断振动筛的状态。然后根据辨识出的实际振动筛存在裂纹时的模型,以天数增加的方式获取振动筛的振动信号,研究辨识模型在不同时刻时权值的变化,经统计分析得出,随着天数的增加,模型的权值呈逐渐减小且集中的趋势。实验表明,通过神经网络模型能够判断出振动筛的状态,并且分析辨识模型的权值来研究振动筛裂纹的发展趋势是可行的,也是有意义的。
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