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动量因子BP神经网络算法在设备故障预测中的应用

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摘要

设备故障预测是设备预防性维护的重要组成部分.本文针对传统方法处理设备故障预测的不足,采用动量因子BP神经网络算法来预测设备状态.通过网络学习和诊断实验表明:动量因子BP神经网络算法不仅能解决设备故障预测的非线性问题,而且预测结果非常准确、误差精度较高、收敛速度较快.

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来源
《制造业自动化》|2011年第23期|13-16|共4页
作者
熊峰; 龙红叶; 胡小梅; 卢鲜亮;
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作者单位

上海大学上海市机械自动化与机器人重点实验室,上海 200072;

上海大学上海市机械自动化与机器人重点实验室,上海 200072;

上海大学上海市机械自动化与机器人重点实验室,上海 200072;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
设备故障预测; 动量因子BP神经网络; 特性曲线; 有效预测;

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