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人工智能在挖掘机故障诊断中的应用

人工智能在挖掘机故障诊断中的应用
人工智能在挖掘机故障诊断中的应用人工智能所涉及的领域非常广泛,用人工智能的方法进行液压挖掘机的故障诊断的研究也进行的非常之多,下面介绍几种常见的方法。1.基于人工神经元网络的方法人工神经元网络作为人工智能目前最为热门的分支之一,应用领域非常广泛。神经网络以其独特的容错、联想、推测、记忆、自适应、自学习和处理复杂多模式等优点,在各学科中都引起了极大的研究兴趣。同样在故障诊断领域当中,其发展前景也是相当乐观的。按故障诊断的理论方法,神经网络可分为两大类:一类为模式识别,另一类为知识处理。可用于故障诊断模式识别的神经网络有:感知器、多层感知器和自组织特征映射。前两者需要有教师学习,后者则不需要教师。多层感知器对于复杂多模式的故障诊断具有很大的优点。而自组织特征映射则适合于无法进行监督学习的庞大机器或工程系统的故障诊断。适合知识处理的神经网络有Anderson提出的知识处理网络,Kosko提出的模糊认知映射系统及CarpenterGrossberg的自适应共振网络。知识处理网络,模糊认知映射系统及自适应共振网络分别与传统人工智能中的确定性理论,Bayes方法及逻辑推理运算相类似。对神经网络在液 2007-08-16 23:19:13

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