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基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電機(jī)故障預(yù)測(cè)新方法

基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電機(jī)故障預(yù)測(cè)新方法

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簡(jiǎn)介:

系統(tǒng)的狀態(tài)預(yù)測(cè)是故障診斷中必不可少的一個(gè)環(huán)節(jié),是診斷技術(shù)的重要目標(biāo)之一;谀:窠(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)是一種非參數(shù)模型預(yù)測(cè)。在用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí),現(xiàn)有的方法一般是利用大量已獲得的觀測(cè)數(shù)據(jù)即樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行一次建模,然后在預(yù)測(cè)時(shí)不再進(jìn)行學(xué)習(xí),即網(wǎng)絡(luò)參數(shù)不變。隨著時(shí)間的推移,這種利用歷史數(shù)據(jù)建立的模型不能完全反映時(shí)間序列近期和現(xiàn)時(shí)的特性,需要隨著新數(shù)據(jù)的積累不斷調(diào)整網(wǎng)絡(luò)模型的參數(shù),使模型不斷完善。

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