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弗朗西斯科·保罗·莱波尔、马塞洛·布拉加桑托斯、拉斐尔·贡萨尔维斯·巴雷托 , ...识别扶轮机使用波盘变换神经网络.. 休克振荡, 第五卷 九九 , 文章标识 967638 , 10 页码 , 2002年 . https://doi.org/10.1155/2002/967638
识别扶轮机使用波盘变换神经网络
抽象性
松散异步转子作用特征为位置、振荡度、频率和相位,使用测量振荡响应旋转机动态模型是一个神经网络,先用波子分解的测量振荡信号培训典型绑定比2048:4在本应用中实现,考虑到测量振荡信号的静止性质和所选波函数的形状匹配追逐程序加上修改模拟Annaling优化算法被用于分解振荡信号数神经网络性能不同输入数据库集分析,定义最佳网络架构,实现成功培训最小识别误差,最大概率提供正确答案实验在垂直转盘上进行,三盘硬盘安装在一个弹性轴上,并配有两个弹性轴承支持振动响应测量轴和盘并介绍了平衡弹性转子的方法,该方法以拟议的识别方法为基础
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