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针对滚动轴承故障分析的特点，构造了基于p-范数模糊推理神经网络，指出它可以对Sugeno-Takagi模型进行逼近，因而更便于学习，并克服了单纯前向神经网络训练中容易陷中部极小及收敛速度较慢的缺点。该神网络应用于滚动轴承的四类故障诊断，与实验结果与符合很好，取得了良好的故障诊断效果。
p—范数模糊推理神经网络及其在滚动轴承诊断中的应用
【摘 要】
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针对滚动轴承故障分析的特点，构造了基于p-范数模糊推理神经网络，指出它可以对Sugeno-Takagi模型进行逼近，因而更便于学习，并克服了单纯前向神经网络训练中容易陷中部极小及收敛
【机 构】
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南京航空航天大学航空宇航学院,南京航空航天大学航空宇航学院
【出 处】
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振动工程学报
【发表日期】
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2001年1期
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