往復(fù)機(jī)械典型故障預(yù)警診斷方法研究
【圖文】:
邐邐圖2-1預(yù)測(cè)模型架構(gòu)圖逡逑Fig.2-1邋Prediction邋model邋architecture邋diagram逡逑.邋2狀態(tài)預(yù)測(cè)模型輸入?yún)?shù)逡逑
邐1邐^逡逑圖2-1預(yù)測(cè)模型架構(gòu)圖逡逑Fig.2-1邋Prediction邋model邋architecture邋diagram逡逑2.邋2.邋2狀態(tài)預(yù)測(cè)模型輸入?yún)?shù)逡逑2.邋2.邋2.邋1邋BPNN預(yù)測(cè)模型逡逑BPNN具有良好的記憶力、非線性映射能力和泛化能力,基于BPNN的預(yù)測(cè)方法逡逑己經(jīng)在多個(gè)領(lǐng)域內(nèi)應(yīng)用。BPNN包含輸入層、隱含層和輸出層。BPNN運(yùn)算過(guò)程中,逡逑信息由輸入層依次正向傳給隱含層和輸出層;在輸出層通過(guò)與預(yù)期的輸出進(jìn)行對(duì)比,逡逑得到計(jì)算誤差,并通過(guò)誤差的反向傳播來(lái)重新調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值,如此反復(fù)逡逑操作,最終使得輸出值與期望輸出相等或者滿足誤差在一定范圍內(nèi)的要求。逡逑設(shè)BPNN的輸入和輸出為(u),則計(jì)算步驟如下:逡逑1)初始化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)。由設(shè)定輸入層、隱含層、輸出層的節(jié)點(diǎn)總數(shù)分別逡逑為氕、/,、。設(shè)置權(quán)值(輸入層與隱含層之間彡和州^彳隱含層與輸出層之間),逡逑11逡逑
【學(xué)位授予單位】:北京化工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2018
【分類號(hào)】:TH17
【參考文獻(xiàn)】
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,本文編號(hào):2632559
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