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针对神经网络的缺陷和水轮发电机组振动故障原因多、征兆多的特点,利用网络分块技术,把BP网络规模控制在可以接受的范围内,并将专家系统与神经网络相结合,较好地解决了知识获取和自学习的问题.通过实例验证,该网络模型能有效地分离各种故障类型,在水轮发电机组振动故障诊断中具有一定的诊断能力.
基于神经网络的水轮发电机组振动故障诊断专家系统的研究
【摘 要】
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针对神经网络的缺陷和水轮发电机组振动故障原因多、征兆多的特点,利用网络分块技术,把BP网络规模控制在可以接受的范围内,并将专家系统与神经网络相结合,较好地解决了知识获
【机 构】
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西安理工大学,西安理工大学
【出 处】
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西安理工大学学报
【发表日期】
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2003年4期
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