以類小腦神經網路為基礎之梭織機故障診斷方法

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題名:	以類小腦神經網路為基礎之梭織機故障診斷方法
作者:	洪清寶;王孟輝;羅永昌;林文郎
貢獻者:	電機工程系 Department of Electrical Engineering
關鍵詞:	故障診斷;神經網路;類小腦神經網路(CMAC);梭織機
日期:	2002-12
上傳時間:	2008-12-23 10:25:38 (UTC+8)
出版者:	勤益科技大學
摘要:	本文提出以類小腦神經網路為架構之梭織機故障診斷方法，藉由類小腦模式神經網路所具備聯想、歸納及迅速反應的特性，以期能由梭織機的出布表面狀況，迅速判斷出可能的梭織機故障型態，以利於故障現象之排除。首先根據織布的相關資料訂定出最常見44種故障樣本，再藉由此故障樣本對所架構之診斷系統進行離線訓練，即可以進行梭織機系統之故障診斷。而一旦系統啟動後，使用者可依實際之故障現象，隨時作診斷架構的權值更新，以確保診斷結果之正確性。由於類小腦神經網路所具備相似性輸入信號將激發相似記憶體以及僅針對被激發記憶體作權值調整的特性，本文所提出之診斷技術至少達成以下幾點特性。1)利用有限樣本資料對網路作訓練，無需額外專家經驗之加入。2)學習收斂的速度遠快於其他神經網路模型的訓練時間。3)輸入信號的量化處理，可提昇診斷系統的容錯能力。4)利用獨立分層的記憶體處理技術，消除不同特徵訓練樣本在訓練過程中的權值干涉。5)以新的記憶體位址編碼技術，有效的減少記憶體的使用量。
關聯:	勤益學報 20(2) p.137-150
顯示於類別:	[勤益科技大學] 勤益學報

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