【摘 要】
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神经网络的噪音鉴定模型为 the63SCY14-1B 被建立水力的轴的活塞泵。作为例子拿四种不同端口盘子，噪音鉴定成功地与 MATLAB 和神经网络的工具箱基于实验为水力的轴的活塞泵被
【机 构】
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CollegeofUrbanRailwayTransportation,StateKeyLaboratoryofFluidPowerTransmissionandControl
【基金项目】
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This project is supported by National Natural Science Foundation of China （No.50175097）.
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神经网络的噪音鉴定模型为 the63SCY14-1B 被建立水力的轴的活塞泵。作为例子拿四种不同端口盘子，噪音鉴定成功地与 MATLAB 和神经网络的工具箱基于实验为水力的轴的活塞泵被执行。操作压力，水力的轴的活塞泵的流动率，水力的油的温度，和水力的油的体积模数是在水力的轴的活塞泵的噪音上有影响的主要参数。Thesefour 参数被用作神经网络的输入，并且噪音的试验性的数据被用作神经网络的产量。在神经网络被训练了以后，噪音鉴定的错误是不到 1% 。结果证明水力的轴的活塞泵的噪音鉴定由使用人工的神经网络可行
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