《表3 测试样本：一种基于MLP神经网络的农用井泵故障诊断模型及应用》

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《一种基于MLP神经网络的农用井泵故障诊断模型及应用》

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测试样本采用保定市定兴县肖村营（N39°9′27.30″，E115°41′56″）、西马家庄村（N39°7′40″，E115°33′24″）、张家庄村（N39°12′39″，E115°40′49″）三地获取的故障井泵。利用训练好的神经网络进行故障诊断测试，根据三地井泵的故障现象取得输入数据，与得到的输出数据对比见表3。由表3可看出，编号1、2、3故障原因分别为电压不足、井龄长且井壁发生损坏、水泵填料过紧。这与实际输出的故障原因相同，但测试输出的程度值与实际输出的程度值有少许差异，这是因为实际输出的程度值是由人主观判定，带有模糊性质，因此这种少许差异是允许的。