欢迎访问机床与液压官方网站!

咨询热线:020-32385312 32385313 RSS EMAIL-ALERT
基于神经网络的电动机故障诊断设计
作者:
作者单位:

作者简介:

通讯作者:

中图分类号:

基金项目:


Design of motor fault diagnosis based on neural network
Author:
Affiliation:

Fund Project:

  • 摘要
  • |
  • 图/表
  • |
  • 访问统计
  • |
  • 参考文献
  • |
  • 相似文献
  • |
  • 引证文献
  • |
  • 资源附件
  • |
  • 文章评论
    摘要:

    以神经网络模型理论和智能控制技术为基础,研究了径向基函数(RBF)神经网络的模型结构及其在交流电动机故障诊断中的实现方法。结果表明:RBF神经网络的训练速度更快,逼近误差更小,能够更加有效地解决交流电动机故障诊断问题。

    Abstract:

    In this paper, it studies the model structure of radial basis function (RBF) neural network and the implementation of AC motor fault diagnosis based on neural network theory and intelligent control technology.The result shows that using RBF neural network can more effectively address the problem of fault diagnosis of AC motors for its fast training speed and its smaller approximation error.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

马军爽.基于神经网络的电动机故障诊断设计[J].机床与液压,2015,43(6):110-112.
. Design of motor fault diagnosis based on neural network[J]. Machine Tool & Hydraulics,2015,43(6):110-112

复制
分享
文章指标
  • 点击次数:
  • 下载次数:
  • HTML阅读次数:
  • 引用次数:
历史
  • 收稿日期:
  • 最后修改日期:
  • 录用日期:
  • 在线发布日期: 2016-08-11
  • 出版日期: