基于概率神经网络的数控机床滚珠丝杠副的故障诊断研究下载

weixin_39820780 2020-10-02 04:31:07

采用概率神经网络对数控机床滚珠丝杠副的故障状态进行模式识别。首先对数控机床的故障类型及诊断方法进行了介绍,重点介绍了滚珠丝杠副的故障类型和诊断方法;然后基于概率神经网络在模式识别上的广泛应用,结合MATLAB软件对滚珠丝杠副的工作状态信息进行了模式识别,通过有限样本的网络训练和识别测试,验证了概率神经网络在滚珠丝杠副故障诊断中的准确性和适用性。
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基于免疫神经网络的数控机床故障诊断研究.pdf

matlab神经网络案例实战，通过具体案例学习神经网络。主要包括BP神经网络、灰色神经网络、广义神经网络GRNN和概率神经网络PNN、模糊神经网络和算法、RBF径向基神经网络、竞争神经网络和自组织神经网络SOM、前馈神经网络和线性神经网络、局部回归神经网络elman和小波神经网络、递归神经网络hopfield等。