建立好上述模型,我们希望能够建立一个判定空气压缩机故障的一个判定的依据。对此,我们首先建立一个加入判定依据的模型。
加入了判定矩阵D,将这个矩阵乘以测量值和估算值之间的误差。
代入上式,得出:
建立以上模型后,我们能够模拟出在转速器或者控制器测量有问题的情况下,它对应的压力p和转速w的剩余差值。从而形成了对神经网络的训练数据。利用这些训练数据,我们就能训练神经网络能够识别不同的故障,从而及时的进行预警。
Matlab函数如下:
建立好上述模型,我们希望能够建立一个判定空气压缩机故障的一个判定的依据。对此,我们首先建立一个加入判定依据的模型。
加入了判定矩阵D,将这个矩阵乘以测量值和估算值之间的误差。
代入上式,得出:
建立以上模型后,我们能够模拟出在转速器或者控制器测量有问题的情况下,它对应的压力p和转速w的剩余差值。从而形成了对神经网络的训练数据。利用这些训练数据,我们就能训练神经网络能够识别不同的故障,从而及时的进行预警。
Matlab函数如下:
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