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基于Elman神经网络的液压泵故障诊断模型研究

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针对传统BP网路进行液压泵故障诊断时,网络学习具有收敛速度慢和学习、记忆不稳定的缺陷,提出了将Elman神经网络应用于液压泵故障诊断的新方法,建立了Elman神经网络的应用结构模型,介绍了该网络的训练算法,阐明了液压泵故障诊断的实现过程.通过试验验证了该神经网络收敛速度快,学习记忆稳定,具有很好的学习功能;测试结果表明该诊断方法具有高可靠性,达到了预期的效果,可以用于液压泵故障诊断.

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来源
《第3届全国流体传动及控制学术会议》|2004年|410-411329|共3页
会议地点广州
作者
张琦; 邵立福;
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作者单位

中国机械工程学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类液压元件;
关键词
Elman神经网络; 液压泵; 故障诊断; 诊断模型;

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