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针对矿井通风机振动参数难以测定和故障率较高的特点，利用神经网络建立了通风机振动故障诊断模型。采用BP算法，选择合适的训练步长及动量因子，使网络训练速度加快。研究表明：BP神经网络对被控对象的数学模型依赖程度较低，能够很好的实现通风机的故障诊断，为非线性系统的控制提供了一种行之有效的研究方法。
矿井通风机振动故障诊断
【摘 要】
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针对矿井通风机振动参数难以测定和故障率较高的特点，利用神经网络建立了通风机振动故障诊断模型。采用BP算法，选择合适的训练步长及动量因子，使网络训练速度加快。研究表明：BP神
【机 构】
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黑龙江科技学院电气与信息工程学院
【出 处】
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黑龙江科技学院学报
【发表日期】
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2006年4期
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