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更新時間:2025.05.31
基于人工神經網絡的繼電器評價系統(tǒng)

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為在繼電器的設計和生產階段通過多個評價指標評價其整體品質,研究了多層次綜合評判模型的可計算性。該模型依據(jù)電器產品設計方案關于技術性能和成本的綜合評價指標體系,并通過對神經網絡原理的評判方法的研究而建立。實例證明,人工神經網絡的出現(xiàn)為處理各種模糊的、數(shù)據(jù)不完全的、模擬的、不精確的模式識別問題提供了一個全新的途徑。

基于統(tǒng)計分析的繼電器貯存壽命神經網絡預測

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航天繼電器長期處于貯存環(huán)境,為保證其各階段始終保持在備用激活狀態(tài),必須對繼電器的貯存壽命進行預測。本文將因子分析法和回歸分析法引入到表征觸點電接觸可靠性的重要參數(shù)——接觸電阻的轉換中,將25臺繼電器樣品的200對觸點在125℃下的接觸壓降和釋放電壓雙參數(shù)數(shù)據(jù)交叉分為4組進行處理,分析兩者與接觸電阻的關系,建立函數(shù)鏈神經網絡,對接觸電阻進行動態(tài)預測,進而得到繼電器的貯存壽命。分析神經網絡預測的整體誤差,用92℃的數(shù)據(jù)對該方法進行檢驗,得出神經網絡的預測誤差低于3.5%,證實了統(tǒng)計方法和函數(shù)鏈神經網絡的適用性。

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