基于神经网络的多电梯运行系统故障预测  

Fault Predication of Multi-Elevator Operating System Based on Neural Network

作　　者：段登[1] 邱意敏[1] 周力[1] 

机构地区：[1]安徽工程大学电气工程学院,芜湖241000

出　　处：《计算机系统应用》2011年第9期252-255,共4页Computer Systems & Applications

基　　金：安徽省教育厅自然科学重点科研项目(2006KJ017A);芜湖市科技局的科研项目([2009]190)

摘　　要：利用RBF神经网络可以快速逼近任意非线性函数及良好分类能力的特点,进行多电梯运行系统故障的预测,提出了故障预测方法。仿真结果表明该方法是可行的,可以广泛应用于多电梯故障预测。The paper studies how to use RBF neural network which can approximate any nonl-inear functions quickly and has good characteristics of the classification ability for multi-elevator operating system failure prediction, and proposed failure prediction method. The simulation results show that the method is feasible and can be widely used in multi-elevator failure prediction.

关 键 词：RBF 多电梯 运行系统 故障预测 

分 类 号：TU857[建筑科学] TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] TP277[自动化与计算机技术—控制科学与工程]