trainbpx.m

基于BP神经网络的电机转子故障诊断的研究

p=[0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.9000 0.0500 0.0000 0.0000;
   0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.4000 0.5000 0.0000 0.0000;
   0.1000 0.8000 0.0000 0.1000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000;
   0.1000 0.1000 0.1000 0.1000 0.2000 0.1000 0.1000 0.1000;
   0.0000 0.3000 0.1000 0.6000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000;
   0.9000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.1000 0.0000]';
t=[1.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000;
   0.0000 1.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000;
   0.0000 0.0000 1.0000 0.0000 0.0000 0.0000;
   0.0000 0.0000 0.0000 1.0000 0.0000 0.0000;
   0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 1.0000 0.0000;
   0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 1.0000];
[w1,b1,w2,b2]=initff(p,10,'tansig',t,'purelin');
disp_fqre=10;
max_epoch=1000;
err_goal=0.001;
lr=0.01;
TP=[disp_fqre max_epoch err_goal lr];
[w1,b1,w2,b2,epochs,errors]=trainbpx(w1,b1,'tansig',w2,b2,'purelin',p,t,TP);
a=simuff(p,w1,b1,'tansig',w2,b2,'purelin')
pause  
[m,b,r]=postreg(a(3,:),t(3,:))
pause
%对该网络进行仿真，输入下面的2组实验样本，观察其故障识别结果。
P=[0.1000 0.7000 0.0000 0.1000 0.0000 0.1000 0.0000 0.0000;
   0.8000 0.0000 0.0000 0.0000 0.1000 0.0000 0.1000 0.0000]';
A=simuff(P,w1,b1,'tansig',w2,b2,'purelin')
B=A'