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研究了液压盘式制动器的故障种类，使用基于LM算法改进的BP神经网络作为系统框架，利用制动器故障状态数据进行网络训练，最后通过训练好的网络识别待测样本故障原因，结果与实际情况相符，表明使用LM—BP神经网络进行制动器故障识别快速、有效。
基于LM—BP神经网络的起重机制动器故障识别系统研究
【摘 要】
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研究了液压盘式制动器的故障种类，使用基于LM算法改进的BP神经网络作为系统框架，利用制动器故障状态数据进行网络训练，最后通过训练好的网络识别待测样本故障原因，结果与实际情况
【机 构】
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北京化工大学,中国特种设备检测研究院
【出 处】
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起重运输机械
【发表日期】
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2017年12期
【基金项目】
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国家高技术研究发展计划（863计划,2015AA043702）
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