冶金风机动态神经网络智能诊断研究

冶金风机的监测系统中，一般要监测风机与电机负荷端及非负荷端等多个部位，每个测试部位还可能需测量不同方向的信号，因此需要布置多个传感器。神经网络在诊断过程中能够通过自学习功能来获得非线性映射能力。可把这种能力分布地存储在网络的结构参数中，因此它可用于冶金风机的故障识别。