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提出了自适应学习率及动量因子的BP神经网络算法和误差逼近度渐近收缩学习的BP神经网络算法,并将其应用于汽轮发电机组振动故障诊断与识别.实例结果表明,该算法学习收敛较快,误差曲线平稳,不会引起误差曲线振荡,对复合故障的识别性能好.
自适应神经网络在发电机组故障诊断中的应用
【摘 要】
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提出了自适应学习率及动量因子的BP神经网络算法和误差逼近度渐近收缩学习的BP神经网络算法,并将其应用于汽轮发电机组振动故障诊断与识别.实例结果表明,该算法学习收敛较快,
【机 构】
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华北电力大学机械工程系,华北电力大学电力工程系
【出 处】
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华北电力大学学报
【发表日期】
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2002年2期
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