In order to further discuss the identification of fault after the detection, a nonlinear online neural network approximator is used to provide an estimate of the fault.
为了进一步实现故障特性的辨识与跟踪,讨论了一种利用神经网络对非线性故障模式进行在线
近的鲁棒故障诊断方法。
lǔ bàng
robust
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In order to further discuss the identification of fault after the detection, a nonlinear online neural network approximator is used to provide an estimate of the fault.
为了进一步实现故障特性的辨识与跟踪,讨论了一种利
网络对非线性故障模式进行在线近的鲁棒故障诊断方法。
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In order to further discuss the identification of fault after the detection, a nonlinear online neural network approximator is used to provide an estimate of the fault.
为了进一步实现故障特性的
跟踪,讨论了一种利用神经网络对非线性故障模式进行在线近的鲁棒故障诊断方法。
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为
进一步实现故障特性的辨识与跟踪,
一种利用神经网络对非线性故障模式进行在线近的鲁棒故障诊断方法。
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为了进
现故障特性的辨识与跟踪,讨论了种利用神网络对非线性故障模式进行在线近的鲁棒故障诊断方法。
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特性的辨识与跟踪,讨论了一种利用神经网络对非线性模式进行在线近的鲁棒诊断方法。
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为进步实现故障特性的辨识与跟踪,讨种利用神经网络对非线性故障模式进行在线近的鲁棒故障诊断方法。
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