本文主要研究内容
作者南亚翔,张津文,董志永（2019）在《RBF神经网络在柴油机振动故障诊断的应用》一文中研究指出：建立基于RBF神经网络柴油机振动故障诊断系统。在时间序列分析结果中提取故障特征参数,建立适当的RBF神经网络,将神经网络应用在识别柴油机的工作状态和故障类型。实验结果表明能够高效地识别柴油机的不同故障类型。
Abstract
jian li ji yu RBFshen jing wang lao chai you ji zhen dong gu zhang zhen duan ji tong 。zai shi jian xu lie fen xi jie guo zhong di qu gu zhang te zheng can shu ,jian li kuo dang de RBFshen jing wang lao ,jiang shen jing wang lao ying yong zai shi bie chai you ji de gong zuo zhuang tai he gu zhang lei xing 。shi yan jie guo biao ming neng gou gao xiao de shi bie chai you ji de bu tong gu zhang lei xing 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自产业与科技论坛的南亚翔,张津文,董志永，发表于刊物产业与科技论坛2019年02期论文，是一篇关于神经网络论文,特征参数论文,振动故障诊断论文,产业与科技论坛2019年02期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自产业与科技论坛2019年02期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
标签：神经网络论文; 特征参数论文; 振动故障诊断论文; 产业与科技论坛2019年02期论文;