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针对传统诊断技术的局限性,研究了基于BP模型神经网络的故障诊断方法,建立了基于BP神经网络的空气源热泵机组的故障诊断模型,并用来自模拟实验的征兆实例和领域专家的知识对神经网络进行了训练.诊断结果表明,对于已学习过的样本知识,网络的输出与希望结果充分相符,基于人工神经网络的空气源热泵冷热水机组的故障诊断是行之有效的.