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采用自组织特征映射网络,将使用小波包分解技术提取的归一化频带特征能量作为模糊聚类神经网络的输入,建立小波包模糊聚类网络,经过训练,在不提供标准样本的情况下,可以实现自适应、自组织的设备运行状态分类,烟机发电机运行状态的聚类分析结果表明,该方法的分类结果符合设备实际运行情况.
小波包模糊聚类网络在烟机发电机故障诊断中的应用
【摘 要】
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采用自组织特征映射网络,将使用小波包分解技术提取的归一化频带特征能量作为模糊聚类神经网络的输入,建立小波包模糊聚类网络,经过训练,在不提供标准样本的情况下,可以实现自适应、自组织的设备运行状态分类,烟机发电机运行状态的聚类分析结果表明,该方法的分类结果符合设备实际运行情况.
【机 构】
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北京信息科技大学机电系统测控北京市重点实验室 100192 中国科学院光电研究院 100190
【出 处】
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第八届全国设备与维修工程学术会议暨第十三届全国设备监测与诊断学术会议
【发表日期】
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2008年3期
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