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J-GLOBAL ID：201802255880281132   整理番号：18A1450771

BPネットワークに基づく遠隔計測装置故障診断研究【JST・京大機械翻訳】

Research of Telemetry Equipment Fault Diagnosis Based OnThe Fault Tree And The Virtual Instrument

著者 (1件)： Zhu Hui (91550部隊,遼寧大連,116023)
資料名： Ruanjian  (Ruanjian)
巻： 39  号： 4  ページ： 214-217  発行年： 2018年 
JST資料番号： C3604A  ISSN： 1003-6970  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： BPニューラルネットワークの構造モデルと学習訓練のプロセスを研究し,遠隔測定装置の故障診断に適用した。遠隔測定装置の故障診断のニューラルネットワークモデルを,ニューラルネットワークに基づき確立し,そして,遠隔測定下のインバータ故障を,シミュレーション研究を行い,そして,故障現象および故障原因のサンプルデータを,確立した。MATLABで書かれたニューラルネットワークプログラムを用いて、サンプルデータに対してトレーニングを行い、トレーニングのシミュレーションデータ及び誤差曲線を得て、サンプルデータの測定により、ニューラルネットワーク故障診断の正確性を検証した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *故障 ,  ニューラルネットワーク ,  遠隔測定 ,  *故障診断 ,  学習 ,  シミュレーション
準シソーラス用語： 正確性 ,  MATLAB ,  故障原因 ,  神経回路網モデル ,  構造モデル ,  テレメータ ,  逆伝播ニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： BPネットワーク ,  遠隔計測装置 ,  故障診断 ,  研究