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一种基于免疫识别的神经网络故障检测模型

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提出了一种基于免疫识别的神经网络故障检测模型。该模型根据免疫识别原理来构造神经网络检测器，通过训练将被检测对象的故障模式信息存储于分布的检测器中，检测器用于捕获被检测轴承的异常模式特征，当检测器与特征样本匹配时则激活该检测器，根据检测器的激活情况来发现故障，并给出了相应的训练算法。通过滚动轴承损伤检测的仿真实验，表明该方法对由轴承损伤冲击造成的信号突变保持了较高的灵敏度和分辨率，对于滚动轴承的监测具有一定的应用价值，并可方便地推广到其他类似的工业应用领域。

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来源
《2011年亚太青年通信学术会议(APYCC2011)》|2011年|170-173|共4页
会议地点杭州
作者
王威; 李乐喜; 侯胜利; 史霄霈;
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作者单位

中国通信学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类人工神经网络与计算;
关键词
故障检测; 滚动轴承; 轴承异常模式; 人工免疫系统; 免疫识别; 神经网络;

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