基于匹配滤波模型神经网络在数控机床故障诊断中的应用 |
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引用本文: | 宋刚,胡德金.基于匹配滤波模型神经网络在数控机床故障诊断中的应用[J].上海交通大学学报,2003,37(Z1):1-5. |
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作者姓名: | 宋刚 胡德金 |
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作者单位: | 上海交通大学,机械与动力工程学院,上海,200030 |
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摘 要: | 为了改善双向联想记忆(BAM)神经网络的性能,提出了一种修正模型.该模型能增强神经网络的记忆容量和容错联想能力,具有渐进稳定的特征,并且改进了网络平衡状态的稳定性和吸引性能.理论分析和实验结果证明,这种修正模型不仅能正确完成数控(CNC)机床的故障诊断,而且对于存在干扰的输入信号序列具有很好的容错联想能力.
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关 键 词: | 双向联想记忆神经网络 数控机床电器系统 记忆容量 故障诊断 |
文章编号: | 1006-2467(2003)S1-0001-05 |
修稿时间: | 2002年11月12 |
Application of MBAM Neural Network in Computer Numerical Control Machine Fault Diagnosis |
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Abstract: | |
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