《表1 模糊神经网络诊断结果》

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《基于模糊神经网络的气瓶故障诊断》

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利用小波包—AR谱分析对采集的信号进行三层分解，分频段重构时域信号，对重构的信号进行AR谱估计，得到小波包—AR谱频带能量累加值，将频带能量累加值作为诊断气瓶是否损伤的特征参数。将其中2只气瓶的数据作为模糊神经网络的训练样本，另外2只气瓶的数据作为测试样本，本文选取了其中的四种工况的训练样本数据和测试样本数据，四种样本的训练的误差变化曲线如图9～图12所示，训练输出结果见表1。