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论文《基于动态神经网络的风力发电机齿轮箱状态识别》提出了一种利用动态神经网络进行风力发电机齿轮箱状态识别的方法。该方法通过分析振动信号，实现对齿轮箱故障的早期检测与分类。研究结合了神经网络的自学习能力与动态特性，提高了识别的准确性和实时性。该成果为风力发电设备的可靠运行提供了技术支持，具有重要的工程应用价值。 文档为pdf格式，0.26MB，总共3页。
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- 基于动态神经网络的风力发电机齿轮箱状态识别 - 2012年全国振动工程及应用学术会议.pdf ...
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