《表2 不同训练步数下的SOM网络训练结果》

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《矿用带式输送机齿轮箱混合故障诊断研究》

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将10种标准故障样本的模型参数作为特征向量输入SOM网络，不同的训练步数所对应的训练结果见表2。表2中的数字代表15个SOM网络竞争层神经元。可以看出，在训练步数为10时，SOM网络初步对故障类别进行了分类，但无法完全区分每种故障类别，将D2与D5和D4与D8等故障类别识别为同一种工况；当训练步数增加到100时，SOM网络已能将所有的故障类别进行识别和区分；当训练步数继续增大，当增大到1 000时，识别结果和训练步数为100时相同，同样将每种工况划分为一个类别。此时聚类已收敛，再继续提高训练步数没有实际意义，SOM网络的训练过程结束。