【摘 要】
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在神经网络辨识模型的基础上,提出了由模型参数的统计学特征对振动筛进行裂纹损伤检测及趋势分析的方法。由实测振动信号建立研究对象的神经网络辨识模型,分析辨识模型的虚拟
【机 构】
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太原留学人员创业园,太原理工大学机械电子工程研究所
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在神经网络辨识模型的基础上,提出了由模型参数的统计学特征对振动筛进行裂纹损伤检测及趋势分析的方法。由实测振动信号建立研究对象的神经网络辨识模型,分析辨识模型的虚拟激励下的响应信号频域特征,并对辨识模型的权值进行统计特性研究,由分析结果可以有效地检测振动筛的结构裂纹。将这种分析方法应用到工业现场振动筛裂纹发展趋势的研究上,取得了良好的效果。
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