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為了實現(xiàn)對電機故障模式的自動識別與診斷，通過對人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類功能
及傳統(tǒng)電機故障診斷技術(shù)的分析，提出了一種利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行模式識別的方
法。針對電機故障特征在實際中可能是非線性可分的情況，利用φ函數(shù)可以將非線性
可分的模式轉(zhuǎn)化到線性空間并實現(xiàn)分類，基于這種思想提出了利用徑向基函數(shù)(RBF)網(wǎng)
絡(luò)實現(xiàn)對這種復(fù)雜故障模式的分類。以感應(yīng)電機轉(zhuǎn)子故障分類的實驗結(jié)果表明，這種
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式識別方法是有效的，并且可以通過自動調(diào)節(jié)徑向基函數(shù)中心提高網(wǎng)絡(luò)分
類的正確率
及傳統(tǒng)電機故障診斷技術(shù)的分析，提出了一種利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行模式識別的方
法。針對電機故障特征在實際中可能是非線性可分的情況，利用φ函數(shù)可以將非線性
可分的模式轉(zhuǎn)化到線性空間并實現(xiàn)分類，基于這種思想提出了利用徑向基函數(shù)(RBF)網(wǎng)
絡(luò)實現(xiàn)對這種復(fù)雜故障模式的分類。以感應(yīng)電機轉(zhuǎn)子故障分類的實驗結(jié)果表明，這種
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