【摘 要】
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该论文提出一种BP(back-propagation)神经网络与专家系统相结合的智能诊断系统.对采集的信号进行快速傅立叶变换(Fast Fourier Transform,简称FFT),提取特征参数,根据幅值最
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该论文提出一种BP(back-propagation)神经网络与专家系统相结合的智能诊断系统.对采集的信号进行快速傅立叶变换(Fast Fourier Transform,简称FFT),提取特征参数,根据幅值最大值的统计量进行特征选择,由神经网络专家系统进行故障诊断及状态识别.在瓷器质量识别中得到成功应用.瓷器生产企业中,通常采用抽样和目测的检查方法来检验产品质量.这种方法准确率不高,不仅浪费劳动力,而且增加成本.通过敲击被测物,获取受迫振动和衰减振动组成的音频信号,提取特征,然后由神经网络专家系统进行辨识,实现自动质量检验.采用三层结构设计神经网络.改进BP神经网络学习算法:增加动量项、选取初始权值(-1,1)、归一化学习样本、学习速率η自适应调整.实验证明改进后网络学习步数从150步锐减至30步,学习时间大大缩短,陷入局部最小点的几率从8﹪降低到1﹪.利用该系统对多个具有不同质量状态的瓷碗进行识别,验证了系统的可靠性.该识别系统可推广应用于类似产品质量检测,该算法也可以应用于其它神经网络专家系统中.
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