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摘要
以液压动力系统为研究对象,利用频谱分析法,提取蕴含在电流信号中反映系统运行状态的特征信息,并将CPN(对向传播)神经网络引入液压动力系统,进而提出了一种基于CPN神经网络的液压动力系统故障分类方法。实验研究和应用分析表明:CPN神经网络在故障分类中具有较强的鲁棒性、泛化性能好、学习样本数量要求相对较低等诸多优点,对于提高液压动力系统故障的分类识别性能是实用有效的。
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以液压动力系统为研究对象,利用频谱分析法,提取蕴含在电流信号中反映系统运行状态的特征信息,并将CPN(对向传播)神经网络引入液压动力系统,进而提出了一种基于CPN神经网络的液压动力系统故障分类方法。实验研究和应用分析表明:CPN神经网络在故障分类中具有较强的鲁棒性、泛化性能好、学习样本数量要求相对较低等诸多优点,对于提高液压动力系统故障的分类识别性能是实用有效的。
