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Automatic Identification of Axis Orbit Based on Both Wavelet Moment Invariants and Neural Network

Wuhan University Journal of Natural Sciences 2003年第2A期8卷 414-418页

作者： FuXiang-qian LiuGuang-lin JiangJing LiYou-ping SchoolofPowerandMechanicalEngineering WuhanUniversityWuhan430072HubeiChina nanjingautomationresearchinstitute Nanjing210003JiangshuChina

Axis orbit is an important characteristic to be used in the condition monitoring and diagnosis system of rotating machine. The wavelet moment has the invariant to the translation, scaling and rotation. A method, which uses a neural network based on Radial Basis Function (RBF) and wavelet moment invariants to identify the orbit of shaft centerline of rotating machine is discussed in this paper. The principle and its application procedure of the method are introduced in detail. It gives simulation results of automatic identification for three typical axis orbits. It is proved that the method is effective and practicable.

关键词： axis orbit neural network wavelet transform moment invariants

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Fitting VFC's Output Using Functionally Connected High-Order Neural Networks

引用

The Journal of China Universities of Posts and Telecommunications 2004年第1期11卷 84-89页

作者： CHENGChun-ling ZHOUJie DepartmentofComputerScienceandTechnology NanjingUniversityofPostsandTelecommunicationsNanjing210003P.R.China nanjingautomationresearchinstitute Nanjing210003P.R.China

A new method is presented in this paper for fitting Voltage-to-Frequency Converter (VFC's) output functions by using Functionally Connected High-order Neural Networks (FCHNN). The nonlinear estimation is implemented when the VFC110 is used at a full-scale output frequency of 4 MHz. Two kinds of on-line dynamic calibrating circuits are designed to improve the sampling precision. This method can also be applied to different industrial areas.

关键词： VFC110 FCHNN nonlinear estimation dynamic calibration

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