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设备故障预测是设备预防性维护的重要组成部分。本文针对传统方法处理设备故障预测的不足,采用动量因子BP神经网络算法来预测设备状态。通过网络学习和诊断实验表明:动量因子BP神经网络算法不仅能解决设备故障预测的非线性问题,而且预测结果非常准确、误差精度较高、收敛速度较快。
动量因子BP神经网络算法在设备故障预测中的应用
【摘 要】
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设备故障预测是设备预防性维护的重要组成部分。本文针对传统方法处理设备故障预测的不足,采用动量因子BP神经网络算法来预测设备状态。通过网络学习和诊断实验表明:动量因子
【机 构】
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上海大学上海市机械自动化与机器人重点实验室
【出 处】
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制造业自动化
【发表日期】
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2011年23期
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