《表1 训练数据:基于LVQ神经网络的高压断路器机械故障诊断方法》
文中每种故障模式采集了15组数据,共45组样本,然后从每种故障模式中随机抽取10组数据,共30组数据对网络进行训练,如网络的训练数据见表1。剩余15组数据作为网络测试样本,见表2。其中1表示正常状态,2表示灭弧室内部大螺丝脱落,3表示灭弧室内部小螺丝脱落。表1、2中输入向量为各频带能量的归一化特征量。
图表编号 | XD0088687800 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2019.08.16 |
作者 | 马宏忠、徐艳、魏海增、刘勇业 |
绘制单位 | 河海大学能源与电气学院、河海大学能源与电气学院、河海大学能源与电气学院、河海大学能源与电气学院 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |