Study about Fractal Neural Network Diagnosis Method and Application

机译：分形神经网络诊断方法与应用研究

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摘要

In This paper, Fractal calculating dimension is firstly put forward. Combined Fractal theory with Neural network, A Fractal Neural network identification methods is built and applied to the state control and fault diagnosis of Mechanical equipment. This network is made of three layers construct: Input layer, hide layer and output layer. Input and output of standard samples are respectively Fractal calculating dimension of different period sampling and the unit matrix equal to sample numbers. Weight and threshold of network is rapidly and correctly computed by conjugate terraced optimization. Rolling bearing fault is perfectly identified by this diagnosis way.

机译：本文首先提出了分形计算维数。将分形理论与神经网络相结合，建立了分形神经网络识别方法，并将其应用于机械设备的状态控制和故障诊断。该网络由三层结构组成：输入层，隐藏层和输出层。标准样本的输入和输出分别是不同时期样本的分形计算维数，单位矩阵等于样本数。通过共轭梯形优化，可以快速正确地计算网络的权重和阈值。通过这种诊断方法可以完美识别滚动轴承故障。

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来源
《》|2009年|P.750007.1-750007.6|共6页
会议地点 Gwangju(KR);Gwangju(KR)
作者
Hou Xiang-Lin; rnZheng Xi-Jian; rnFei-Ye;
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作者单位

Shen yang Jianzhu University, Shenyang City, Liaoning 1100168 P.R.China;

rnShen yang Jianzhu University, Shenyang City, Liaoning 1100168 P.R.China;

rnShen yang Jianzhu University, Shenyang City, Liaoning 1100168 P.R.China;

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类 TB391;
关键词
fractal calculating dimension; fractal neural network; optimization algorithm; fault diagnosis;

机译：分形计算维数分形神经网络优化算法;故障诊断;

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