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為了實現對電機故障模式的自動識別與診斷，通過對人工神經網絡分類功能
及傳統電機故障診斷技術的分析，提出了一種利用人工神經網絡進行模式識別的方
法。針對電機故障特征在實際中可能是非線性可分的情況，利用φ函數可以將非線性
可分的模式轉化到線性空間并實現分類，基于這種思想提出了利用徑向基函數(RBF)網
絡實現對這種復雜故障模式的分類。以感應電機轉子故障分類的實驗結果表明，這種
神經網絡模式識別方法是有效的，并且可以通過自動調節徑向基函數中心提高網絡分
類的正確率
及傳統電機故障診斷技術的分析，提出了一種利用人工神經網絡進行模式識別的方
法。針對電機故障特征在實際中可能是非線性可分的情況，利用φ函數可以將非線性
可分的模式轉化到線性空間并實現分類，基于這種思想提出了利用徑向基函數(RBF)網
絡實現對這種復雜故障模式的分類。以感應電機轉子故障分類的實驗結果表明，這種
神經網絡模式識別方法是有效的，并且可以通過自動調節徑向基函數中心提高網絡分
類的正確率
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