【摘 要】
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为了解决智能诊断应用中BP神经网络收敛速度慢、稳定性差以及精度不高的问题,通过嵌入到设备中的诊断Agent采集到设备各元件工作电压,以此为对象研究基于Elman的神经网络故障
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为了解决智能诊断应用中BP神经网络收敛速度慢、稳定性差以及精度不高的问题,通过嵌入到设备中的诊断Agent采集到设备各元件工作电压,以此为对象研究基于Elman的神经网络故障诊断方法,使用设备故障信息作为BP神经网络和Elman神经网络的训练样本.结果表明,在相同的神经网络训练样本和测试样本下,BP神经网络的收敛速度比Elman神经网络慢,Elman神经网络比BP神经网络诊断精度有提高.经过对训练过程和仿真结果的分析,验证了基于Elman神经网络的故障诊断方法收敛速度提高了约2倍、精确度提高约1.5倍,满足系统在线故障诊断需求.
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