應用人工神經網絡(ANN)進行數控沖床故障診斷
發布者：卓東機械 發布時間：2013/12/31 17:34:59
人工神經元網絡，簡稱神經網絡，它是在對人腦思維研究的基礎上，模仿人的大腦神經元結構特征，應用數學方法將其簡化、抽象并模擬，而建立的一種非線性動力學網絡系統。目前常用的幾種算法有誤差反向傳播( BP)算法、雙向聯想記憶( BAM)模型和模糊認識映射(FCM)等。由于神經網絡系統具有處理復雜多模式及進行聯系、推測、容錯、記憶、自適應、 自學習等功能，作為一種新的模式識別技術和知識處理方法，人工神經網絡在故障診斷領域中顯示出更大的應用潛力，這是數控沖床故障診斷技術新的發展途徑。
人工神經網絡在故障診斷領域的應用主要集中于以下3個方面:
(1)從模式識別角度應用神經網絡作為分類器進行故障診斷。
(2)從預測角度應用神經網絡作為動態預測模型進行故障診斷。
(3)從知識處理角度建立基于神經網絡的故障診斷專家系統。
同時，將神經網絡和專家故障診斷系統結合起來，發揮二者各自的優點，更有助于數控沖床的故障診斷。
人工神經網絡在故障診斷領域的應用主要集中于以下3個方面:
(1)從模式識別角度應用神經網絡作為分類器進行故障診斷。
(2)從預測角度應用神經網絡作為動態預測模型進行故障診斷。
(3)從知識處理角度建立基于神經網絡的故障診斷專家系統。
同時，將神經網絡和專家故障診斷系統結合起來，發揮二者各自的優點，更有助于數控沖床的故障診斷。
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