本文主要研究了BP神经网在微电机的故障测试和诊断中的应用方法。文章首先构建了基于摩擦系数、峭度、振动和噪声参数的微电机工作状态的神经网络模型,然后利用实验数据对该模型进行训练。最后利用训练后的成熟神经网络进行故障测试研究。采用本文的方法可以在微电机出现故障时及时获知故障的发生和故障种类,可以大大提高设备的安全性和经济性,具有一定的实用意义。
科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
