基于人工神经网络的在线设备状态监测系统的研究(英文)

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研究了基于人工神经网络在线设备状态监测系统,简要介绍了人工神经网络的基础理论,描述了基于人工神经网络在线设备状态监测系的结构和工作过程,给出该系统对卷烟机MK9-5的状态监测和故障诊断的结果。实验结果表明,将多层前馈人工种经网络用于设备在线状态监测具有较好的效果,并可对设备故障进行可靠诊断。 The condition monitoring system based on artificial neural network is studied. The basic theory of artificial neural network is briefly introduced. The structure and working process of online condition monitoring system based on artificial neural network are described. The system is given to MK9-5 Status monitoring and troubleshooting results. The experimental results show that the multi-layer feedforward artificial network used in the online monitoring of equipment has a good effect, and the equipment can be reliably diagnosed.
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