【摘 要】
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复杂机电装备运行状态直接体现了装备自身的稳定性与可靠性,对其运行状态的监测就成为了制造企业保证生 产过程稳定可靠的一项关键技术.为了准确监测复杂机电装备的运行状态,
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复杂机电装备运行状态直接体现了装备自身的稳定性与可靠性,对其运行状态的监测就成为了制造企业保证生 产过程稳定可靠的一项关键技术.为了准确监测复杂机电装备的运行状态,利用遗传算法的全局优化特点确定出BP神经 网络的初始权值阈值,结合复杂机电装备的特征参数和评估体系,建立了一种基于改进BP神经网络的运行状态预测模型, 实现了对复杂机电装备运行状态的监测.最后,以汽车装配线的拧紧机设备为实验对象,验证方法的有效性.
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