【摘 要】
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针对传统的前馈神经网络误差反传学习算法具有容易陷入局部极小值,收敛速度慢以及容易导致震荡等缺点,提出了一种基于Elman神经网络的故障诊断方法。介绍了该网络的训练算法,
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针对传统的前馈神经网络误差反传学习算法具有容易陷入局部极小值,收敛速度慢以及容易导致震荡等缺点,提出了一种基于Elman神经网络的故障诊断方法。介绍了该网络的训练算法,阐明了故障诊断的系统结构及诊断步骤。在实验研究部分,根据波焊炉的现场条件及运行经验,确定了波焊炉的征兆集和故障集,详细介绍了数据处理方法及故障诊断的实现过程。MATLAB仿真实验验证了该神经网络收敛速度快、学习记忆稳定,可用于波焊炉故障诊断。
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