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基于優化RBF網絡的提升機故障診斷方法_趙銘惠
在礦山，礦井提升機主要用途是提升礦物，同時也是井上、井下升降人員的主設備， 其運行可靠性直接影響整個礦區的安全性和穩定性，因此，迅速判斷故障發生的原因并有效的予以排除， 對保證礦區生產正常運行有特別重要的意義。徑向基函數 （Radial Basis Function ，RBF） 網絡具有良好的非線性逼近能力， 網絡中需要確定的參數包括隱含層節點數、隱含層基函數的中心值和寬度、隱含層到輸出層的連接權值。其中，基函數的中心和寬度的確定是建立 RBF 網絡的關鍵。在傳統 RBF 網絡建立中，隱層節點數目主要依靠經驗來獲取;隱層中心值和寬度選取方法有 K-均值聚類法、HCM 算法、Konhonen 自組織映射算法等;輸出層的權值采用遞推最小二乘法、LMS 等方法確定。但是這些設計方法或多或少存在些問題， 降低了網絡的最佳逼近性能。遺傳算法 GA（Genetic Algorithms）常用于解決神經網絡參數優化設計問題，但容易出現早熟、局部搜索能力差、容易破壞最優解。而模擬退火算法 SA（Simulated Annealing）是一種通用的隨機搜索算法，擁有很高的局部搜索能力，能有效的防止陷入局部最優的情況發生。
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