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故障诊断中基于神经网络的特征提取方法研究 总被引:2,自引:0,他引:2
在电路状态检测与故障诊断过程中,恰当地选择特征参数是诊断成败的关键。本文研究了基于神经网络的特征评价和特征提取方法,利用神经网络的训练结果对特征参数进行合理的评价。由于神经网络满足高分辨率信息压缩所需的非线性映射条件,通过特征提取将电路故障模式识别中复杂的分类问题转移到特征处理阶段,利用神经网络有效地实现了特征参数的提取。诊断实例验证了该方法的有效性。 相似文献
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采用非水基凝胶注模工艺,对铜锡复合粉体进行了成形与烧结的研究。非水基凝胶注模的单体为甲基丙烯酸-2-羟基乙酯,溶剂为1,2-丙二醇,交联剂为二乙二醇丙烯酸酯,引发剂催化剂为过氧化苯甲酰-N,N-二甲基苯胺,分散剂采用聚乙烯比咯烷酮。制备出不同固相含量的悬浮液,经过凝胶成形与烧结,得到铜锡烧结多孔材料。探讨了坯体的性能、烧结过程中的收缩率、孔隙率、显微结构和力学性能。结果表明:经过脱模干燥后的坯体抗弯强度最大能达到12.76 MPa,坯体中的金属粉末颗粒均匀分散在有机三维骨架中,对于烧结多孔材料,随着固相含量的增加,烧结体密度增大,烧结收缩率降低,抗压性能提高。烧结试样孔隙率在20%~40%之间,烧结收缩率小于12%,抗弯强度最大为240 MPa,制备的烧结多孔材料孔隙分布均一、能制备复杂形状的部件。 相似文献