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减聚类自适应径向基神经网络压滤机故障诊断
  • 95
  • 作者

    舒服华王志辉

  • 单位

    武汉理工大学机电工程学院武汉理工大学机电工程学院 湖北武汉430070

  • 摘要
    提出了一种减聚类径向基函数自适应神经网络(RBF)的压滤机液压系统故障诊断方法。在RBF中采用了一种减聚类的学习算法来确定径向基函数的相应参数,并借助梯度下降法(LMS)求解网络的权值,学习步长根据训练误差自适应调节。试验结果显示,该方法可以有效提高故障诊断的精度和效率。
  • 关键词

    减聚类自适应神经网络压滤机故障诊断

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