应用神经网络研究煤气鼓风机振动趋势预报

【摘要】：设计煤气鼓风机的振动状态监测方案,介绍神经网络的预测原理,选择4-4-1神经网络拓扑结构,采用改进共轭梯度算法进行网络训练,建立振动趋势预报模型,并运用于鼓风机的振动趋势预报。实验结果表明,基于神经网络的预报技术能准确、有效地预报机组的振动趋势。 【作者单位】： 重庆大学机械工程学院 重庆大学机械工程学院
【关键词】： 神经网络 趋势预报 改进共轭梯度算法
【分类号】：TB533.1
【正文快照】： 1引言高转速焦炉煤气鼓风机是钢铁公司冷轧机组的关键设备,运行过程中一旦出现故障将引起冷轧压力波动,导致产品质量大幅度下滑;如果出现重大故障而造成突然停机,会使冷轧生产中断而造成巨大的经济损失。因此掌握机组运行状态,准确预知未来一段时间机组的运行情况,利用统筹安

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