基于匹配滤波模型神经网络在数控机床故障诊断中的应用

来源 :上海交通大学学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：guanzheng52824

【摘要】

：

为了改善双向联想记忆(BAM)神经网络的性能,提出了一种修正模型.该模型能增强神经网络的记忆容量和容错联想能力,具有渐进稳定的特征,并且改进了网络平衡状态的稳定性和吸引

【作者】

：

宋刚胡德金

【机构】

：

上海交通大学机械与动力工程学院,上海交通大学机械与动力工程学院上海200030,上海200030

【出处】

：

上海交通大学学报

【发表日期】

：

2003年z1期

【关键词】

：

双向联想记忆神经网络数控机床电器系统记忆容量故障诊断

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为了改善双向联想记忆(BAM)神经网络的性能,提出了一种修正模型.该模型能增强神经网络的记忆容量和容错联想能力,具有渐进稳定的特征,并且改进了网络平衡状态的稳定性和吸引性能.理论分析和实验结果证明,这种修正模型不仅能正确完成数控(CNC)机床的故障诊断,而且对于存在干扰的输入信号序列具有很好的容错联想能力.

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