【摘 要】
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提出一种基于高斯基函数小脑模型神经网络（CMAC）的汽轮发电机故障诊断新方法,为了达到更高的精度和更好的泛化能力,该方法以高斯函数作为CMAC神经网络的基函数,针对发电机的机
【机 构】
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华北电力大学机械工程系,邯郸职业技术学院机电系
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(50677017),,中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(09MG30)
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提出一种基于高斯基函数小脑模型神经网络（CMAC）的汽轮发电机故障诊断新方法,为了达到更高的精度和更好的泛化能力,该方法以高斯函数作为CMAC神经网络的基函数,针对发电机的机电耦合特性,将发电机机电综合特征作为神经网络的训练样本输入,经MATLAB仿真得到了完全正确的诊断结果,收敛速度快,精度高,可以满足在线监控的要求。通过比较学习率和泛化常数取值不同时CMAC网络的训练结果,分析了学习率和泛化常数对该网络的影响。
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