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介绍了基于振动监测的转动设备状态预报方法,分析了经典神经网络多步预报的不足和实现精确多步预报的关键.并通过天津石化烟机振动的多步预报结果,比较了经典多步预报网络和MSRN模型的预报能力,用实例说明了MSRN模型具有良好的多步预报能力.
转动设备状态预报方法的选择
【摘 要】
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介绍了基于振动监测的转动设备状态预报方法,分析了经典神经网络多步预报的不足和实现精确多步预报的关键.并通过天津石化烟机振动的多步预报结果,比较了经典多步预报网络和M
【机 构】
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西安交通大学故障诊断与智能仪器研究所
【出 处】
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设备管理与维修
【发表日期】
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2004年4期
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