基于神经网络的电气设备故障诊断

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电气设备的故障诊断对于提高生产效率具有十分重要的意义。然而,随着设备内部复杂度的不断提高,故障诊断也成为一项越来越难的工作。在分析神经网络结构及其学习算法的基础上,提出一种基于3层BP神经网络的电气故障诊断方法,并以发动机故障检测为实例,分析特征向量提取、神经网络训练等问题。通过输入样本训练及神经网络测试表明,神经网络在故障检测诊断问题中具有很高的实用价值。
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