《表1 1 缸盖振动信号BPA值》
当BP神经网络建立后,将缸盖声发射信号特征参数、缸盖振动信号特征参数和机体声发射信号特征参数的特征空间数据分别输入已经过训练的BP神经网络进行局部诊断,根据式(10)~式(12)对神经网络局部诊断结果进行BPA。根据步骤(4)的决策规则对随机抽取的2 000组测试样本进行融合诊断,得出BP神经网络的局部诊断正确率S={0.571 0,0.612 5,0.719 5}。神经网络的局部诊断结果如表7~表9所示,得到的BPA值如表10~表12所示。
图表编号 | XD00142533600 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2020.02.28 |
作者 | 曹欢、胡磊、谢文琪、杨建国 |
绘制单位 | 武汉理工大学能源与动力工程学院、武汉理工大学能源与动力工程学院、武汉理工大学船舶动力工程技术交通行业重点实验室、武汉理工大学能源与动力工程学院、武汉理工大学能源与动力工程学院、武汉理工大学船舶动力工程技术交通行业重点实验室 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |