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电气设备维护与健康状态预测
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摘要：
设备的健康预测作为一种新的设备维护方式,成为研究热点. 设备健康预测结果可以作为设备维护决策的有效依据,降低设备维护成本,提高设备利用率,提高产量. 本文采用神经网络技术,建立基于RBF网络的设备健康状态预测模型. 实验结果证明,本文提出的方法能够有效可靠地进行设备健康状态的预测,避免由于可能的突发故障造成的人员伤亡和企业经济损失.
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期刊影响力
产业与科技论坛
主办单位：
河北省科学技术协会
出版周期：
半月刊
ISSN：
1673-5641
CN：
13-1371/F
开本：
大16开
出版地：
河北省石家庄市
邮发代号：
18-181
创刊时间：
2006
语种：
chi
出版文献量（篇）
43551
总下载数（次）
161
总被引数（次）
66232
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