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為了實(shí)現(xiàn)對(duì)電機(jī)故障模式的自動(dòng)識(shí)別與診斷，通過對(duì)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類功能
及傳統(tǒng)電機(jī)故障診斷技術(shù)的分析，提出了一種利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行模式識(shí)別的方
法。針對(duì)電機(jī)故障特征在實(shí)際中可能是非線性可分的情況，利用φ函數(shù)可以將非線性
可分的模式轉(zhuǎn)化到線性空間并實(shí)現(xiàn)分類，基于這種思想提出了利用徑向基函數(shù)(RBF)網(wǎng)
絡(luò)實(shí)現(xiàn)對(duì)這種復(fù)雜故障模式的分類。以感應(yīng)電機(jī)轉(zhuǎn)子故障分類的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，這種
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式識(shí)別方法是有效的，并且可以通過自動(dòng)調(diào)節(jié)徑向基函數(shù)中心提高網(wǎng)絡(luò)分
類的正確率
及傳統(tǒng)電機(jī)故障診斷技術(shù)的分析，提出了一種利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行模式識(shí)別的方
法。針對(duì)電機(jī)故障特征在實(shí)際中可能是非線性可分的情況，利用φ函數(shù)可以將非線性
可分的模式轉(zhuǎn)化到線性空間并實(shí)現(xiàn)分類，基于這種思想提出了利用徑向基函數(shù)(RBF)網(wǎng)
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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式識(shí)別方法是有效的，并且可以通過自動(dòng)調(diào)節(jié)徑向基函數(shù)中心提高網(wǎng)絡(luò)分
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