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针对水泵机组振动故障的复杂性,采用了应用较为成熟的基于概率神经网络(PNN)的故障诊断方法。依据归一化的故障特征量样本和目标期望输出,对诊断网络进行了达标训练。通过验证数据进行网络诊断测试,证明该方法可以满足水泵故障诊断的快速性和准确性,具有实际应用价值。为水泵振动故障诊断技术的提升打下基础。
概率神经网络在水泵故障诊断中的应用研究
【摘 要】
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针对水泵机组振动故障的复杂性,采用了应用较为成熟的基于概率神经网络(PNN)的故障诊断方法。依据归一化的故障特征量样本和目标期望输出,对诊断网络进行了达标训练。通过验
【机 构】
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河南煤业化工集团永煤公司,江苏省电力公司检修分公司徐州分部,山东井亭实业有限公司,中国矿业大学信息与电气工程学院,
【出 处】
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煤矿机械
【发表日期】
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2014年10期
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