【摘 要】
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针对传统的前馈神经网络学习算法泛化能力不高、训练速度慢、易出现局部最优解及无法处理随时间不断变化的信息流等问题,提出了基于在线贯序极限学习机的快速故障诊断方法。
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针对传统的前馈神经网络学习算法泛化能力不高、训练速度慢、易出现局部最优解及无法处理随时间不断变化的信息流等问题,提出了基于在线贯序极限学习机的快速故障诊断方法。针对旋转机械故障复杂、样本少的特点,将测试过程中得到的预测数据加入训练样本,作为下一次预测的已知信息,建立在线贯序极限学习机分类模型,从而在最大程度上提高故障诊断的精度。试验结果表明,在线贯序极限学习机在故障分类准确率与支持向量机相近的条件下,参数选择简单且学习速度提高近200倍。
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