【摘 要】
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针对大型旋转机械故障的复杂性和多样性,为了提高故障诊断的准确性,结合频谱分析、子波变换理论、分形几何理论和人工神经网络理论,基于模块化的思想,提出并建立了故障诊断的
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针对大型旋转机械故障的复杂性和多样性,为了提高故障诊断的准确性,结合频谱分析、子波变换理论、分形几何理论和人工神经网络理论,基于模块化的思想,提出并建立了故障诊断的子波与分形模块化神经网络系统.针对FFT分析非平稳信号存在的问题,以非平稳信号子波变换后各尺度上信号的局部极大模作为故障的特征量构造故障模式,并建立了基于子波的神经网络故障诊断模块.该模块具有诊断非平稳故障信号的能力.同时,将分形几何理论应用于大型旋转机械故障诊断中,依据分形几何理论,以特征信号子波变换后各尺度信号的分维数作为故障的特征量构造故障模式,并建立了基于分形几何的神经网络故障诊断模块.为了提高模块化神经网络故障诊断系统各子模块的训练速度,根据BFGS变尺度法思想,提出了基于互熵函数准则的神经网络二阶学习算法;为了解决各子模块网络结构的优化问题,提出了在网络连接权值学习过程中运态删除隐层冗余结点的优化方法.
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