运用LVQ网络进行机械状态检测的研究运用LVQ网络进行机械状态检测的研究杨克强1汪宏喜2(1.安徽农业大学信息与计算机学院安徽合肥230036；2.安徽农业大学理学院安徽合肥230036)第一作者简介：杨克强(1984-),势，安徽六安人，安徽农业大学信息与计算机学院计算机应用技术专业07级研究牛。【摘要】利用LVQ神经网络的原理和方法，用于检测某机械设备减速机的工作状态。这里将减速机状态分为正常状态、轻微故障状态和严重故障状态3类...
基于LVQ神经网络的行星轮系故障退化状态识别#范彬，胡茑庆，程哲**510（国防科学技术大学装备综合保障技术重点实验室，长沙410073）摘要：为确保设备安全可靠的运行，减少事故的发生，降低由设备故障或失效造成的经济损失，故障预测与健康管理技术已经受到了越来越多的重视。其中退化状态识别作为故障预测的基础和起点，是PHM的关键环节之一，直接关系到设备故障预测的可靠性，并影响相应维护策略的制定。本文针对行星轮系的退...
