A Neural Network Approach to Fault Diagnosis of Pumps

机译：一种神经网络泵故障诊断方法

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This paper presents a neural network model for fault diagnosis of pumps. The symptoms and causes correlation is used as input to the network model. The causes are classified into hydraulic and mechanical. A back propagation algorithm is used with creation of data module, simulator module, graphical module etc. Variation of error tolerance with learning rate and momentum factor is studied. The network is observed to predict results with 92 per cent for test patterns.

机译：本文提出了一种用于泵故障诊断的神经网络模型。症状和引起相关性被用作网络模型的输入。原因分为液压和机械。反向传播算法与数据模块，模拟器模块，图形模块等的创建一起使用。研究了学习率和动量因子的误差容差的变化。观察到网络以预测92％的结果以进行测试模式。

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来源
《International Conference on Artificial Intelligence and Pattern Recognition》|2010年||共7页
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作者
Lakshmi Rajamani;
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正文语种
中图分类 TP18-53;
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