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把神经网络与数字信号处理相结合，提出并实现了一种基于神经网络的旋转机械在线故障监测系统，主要用于识别旋转机械的一些常见故障如转子不平衡振动，转子零部件松动，没膜涡动等等。系统主要由数字信号采集，数字信号预处理和Ｂ－Ｐ神经网络几部分组成，在神经网络中采用批处理加动量项的梯度下降算法学习。
一种基于人工神经网络的旋转机械故障监测方法
【摘 要】
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把神经网络与数字信号处理相结合，提出并实现了一种基于神经网络的旋转机械在线故障监测系统，主要用于识别旋转机械的一些常见故障如转子不平衡振动，转子零部件松动，没膜涡动等等
【机 构】
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华南理工大学
【出 处】
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五邑大学学报：自然科学版
【发表日期】
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1997年4期
【基金项目】
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广东省自然科学基金
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