摘要
提出了一种减聚类径向基函数神经网络的纺织空调送风风机故障诊断方法。在RBF网络中采用了一种减聚类的学习算法来确定径向基函数的相应参数,使网络结构得到优化。试验结果显示,该方法可以有效提高故障诊断的精度和效率。
A new method of subtractive clustering RBF network for air condition breeze fan fault diagnosis is presented.A learning algorithm of subtractive clustering for RBF network is used to obtain the parameters of radial basis function so as to optimize network structure.Test showed its accuracy and efficiency of air condition breeze fan fault diagnosis.
出处
《天津纺织科技》
2006年第4期49-53,共5页
Tianjin Textile Science & Technology
关键词
减聚类
RBF神经网络
纺织
空调风机
故障诊断
subtractive clustering
RBF network
textile
air condition breeze fan
fault diagnosis