人工神经网络算法

资 源 简 介

人工神经网络算法

详 情 说 明

人工神经网络是一种模仿生物神经网络结构和功能的计算模型，在处理复杂非线性问题方面展现出强大能力。在故障诊断领域，它通过分析设备运行数据来识别故障类型，成为现代智能诊断系统的核心技术。

网络结构通常由输入层、隐藏层和输出层组成。输入层接收传感器采集的设备状态参数，如温度、振动频率等；隐藏层负责特征提取和模式识别；输出层则给出故障类型的概率分布。网络的训练过程使用大量历史故障数据进行监督学习，通过反向传播算法不断调整神经元间的连接权重。

相比传统诊断方法，神经网络具有自适应学习能力，能够处理模糊和不确定性信息，对新型故障也具有一定泛化能力。实际应用中常与信号处理技术结合，先对原始数据进行特征提取再输入网络，以提高诊断精度。随着深度学习的发展，卷积神经网络等新型结构在故障诊断中展现出更优异的性能。