1引言 取相邻 12个峰峰值数据为一组训练样本,第 13个数据作为训练目标。这样共取 10组用来训练网络。将最为接近的数据作为训练样本,并随系统采样而不断更新训练样本,以便用最接近的数据来得到更准确的预测结果。运用 Matlab中的神经网络工具箱进行仿真,通过测试,选取输入为 12,最大循环次数(epoch)为 50,期望误差最小值为0.001。其预测过程如图4所示,预测分析如表1所示。 预测结果与实际结果相比,其绝对误差最大值等于 0.06,结合现场传感器的测量误差,可以认为这些数据基本满足实际的电机正常运行的预测要求。 5 结论 本文将模糊神经网络与时间序列结合起来,并引入时差法,建立了新的预测模型,并以电机运行时的振动电压峰峰值为依据,对电机的运行状态做了预测。检测结果表明:该预测模型的预测精度较高,误差小,是一种较为实用可行的方法。 |
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