论文部分内容阅读
为提高Elman神经网络的诊断效率，对OHFElman神经网络进行研究。在OHFElman网络基础上引入收益因素，提出改进的OHFElman神经网络，并将其应用于齿轮箱的故障诊断。建立了改进OHFElman神经网络和OHFElman神经网络两种模型，并对这两种模型进行了仿真。一系列训练与测试结果表明，基于改进OHFElman网络的齿轮箱故障诊断系统能够提高故障诊断的准确率和效率，可以应用在实际工程故障诊断中，为故障诊断技术提供了一种更有效的方法。