基于RBF神经网络的故障诊断.ppt
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基于RBF神经网络的故障诊断摘要:RBF神经网络即径向基函数神经网络(RadicalBasisFunction)。径向基函数神经网络是一种高效的前馈式神经网络,它具有其他前向网络所不具有的最佳逼近性能和全局最优特性,并且结构简单,训练速度快。同时,它也是一种可以广泛应用于模式识别、非线性函数逼近等领域的神经网络模型。利用Matlab神经网络工具箱对变速箱齿轮进行故障诊断仿真,并创建RBF神经网络与BP神经网络来进行故障诊断。通过对比诊断结果,证明RBF网络在诊断精度,诊断速度上均优于BP网络,说明RBF网
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基于RBF神经网络和M距离的卫星故障诊断.docx
基于RBF神经网络和M距离的卫星故障诊断基于RBF神经网络和M距离的卫星故障诊断(整理10篇),以下是小编精心整理的基于RBF神经网络和M距离的卫星故障诊断,供大家阅读参考。篇1:基于RBF神经网络和M距离的卫星故障诊断基于RBF神经网络和M距离的卫星故障诊断在常规基于解析冗余故障诊断技术的基础上,采用具有最佳模拟特性的'RBF神经网络对系统进行建模,分析了M距离应用于卫星姿态控制系统故障检测与定位的可行性,应用基于M距离的方法设计故障检测观测器,通过对残差的评估实现故障诊断.仿真结果显示,该方法计算过程