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題 名 | 神經網路在機械故障訊號分類之應用 |
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作 者 | 謝宏榮; 林建德; 曾錦煥; | 書刊名 | 高苑學報 |
卷 期 | 4 1995.02[民84.02] |
頁 次 | 頁113-122 |
分類號 | 448.94 |
關鍵詞 | 神經網路; 學習模式; 故障訊號; Neural network; Learning structure; Failure signal; |
語 文 | 中文(Chinese) |
中文摘要 | 本文之主要目的是應用神經網路之機器學習模式,建立機械故障訊號分類的系統化方法,做為機械故障診斷的依據。首先,討論回饋式神經網路的基本構造,並歸納其機器學習模式。然後,利用機器學習模式將機械故障訊號的特徵透過學習,使神經網路具分類機械故障訊號之能力。最後,以微電腦主機內之散熱風扇為測試對象,應用所發展的機械故障訊號神經網路分類模式,診斷出散熱風扇的良痞及損壞之種類。 |
英文摘要 | In this paper, the application of neural network for the classification of the failure signal of mechanical systems is discussed. First the fundamental theory and learning structure of back propagation neural network are studied. Based on the learning process, a method is developed to obtan the classification of the failure signal of mechanical systems. Finally, the classification of the failure signal of industrial fan in PCs is used to illustrate the proposed techniques. |
本系統中英文摘要資訊取自各篇刊載內容。