量子神经网络在电机转子故障辨识中的应用研究

摘要：

本文介绍了基于多层激励函数的量子神经网络模型及其算法,并将量子神经网络模型应用于电机转子故障诊断中,比较了BP神经网络和量子神经网络(QNN)的故障识别精度.仿真实验结果表明,量子神经网络提高了电机转子故障诊断的识别精度和容错能力.

关键词： 电机转子 故障辨识 量子神经网络

作者: 易健雄 朱大奇 陈昕静

作者单位: 江南大学控制科学与工程研究中心,江苏,无锡,214122

会议类型: 国内会议

会议名称: 2006系统仿真及其应用学术交流会

会议地点: 合肥

会议语种:中文

页码: 810-813

在线出版日期: 2006-08-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）