[发明专利]通过神经网络学习对风扇转速及其稳定性进行检测的方法有效
| 申请号： | 201310116989.8 | 申请日： | 2013-04-07 |
| 公开（公告）号： | CN103258233A | 公开（公告）日： | 2013-08-21 |
| 发明（设计）人： | 邵冉 | 申请（专利权）人： | 苏州奥科姆自动化科技有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 215500 江苏省常熟市*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种通过神经网络学习对风扇转速及其稳定性进行检测的方法，包括如下步骤：1)将合格的风扇电机的电流信号通过数据采集卡传输到PC机上并转变成时间序列的数据；2)对收集来的时间序列的数据进行数据清洗；3)对数据清洗后的数据进行标准化处理；4)将标准化处理后的数据输入向后传递的神经网络，对神经网络进行训练，以最小均方误差的模型为理想模型；5)对理想模型进行是否过度拟合的验证；6)将验证好的理想模型应用于生产系统，对风扇电机的电流曲线进行判定。本发明通过神经网络学习能对风扇转速及其稳定性进行检测，能够很准确的判断产品的类型和有效值区间的界定。 | ||
| 搜索关键词： | 通过 神经网络 学习 风扇 转速 及其 稳定性 进行 检测 方法 | ||
【主权项】：
通过神经网络学习对风扇转速及其稳定性进行检测的方法，其特征在于，包括如下步骤：1)将合格的风扇电机的电流信号通过数据采集卡传输到PC机上并转变成时间序列的数据；2)对收集来的时间序列的数据进行数据清洗；3)对数据清洗后的数据进行标准化处理；4)将标准化处理后的数据输入向后传递的神经网络，对神经网络进行训练，以最小均方误差的模型为理想模型；5)对理想模型进行是否过度拟合的验证；6)将验证好的理想模型应用于生产系统，对风扇电机的电流曲线进行判定。
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