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本发明公开了一种基于人工神经网络的静压转台智能监测方法及系统，首先建立静压转台以及油垫模型并用有限差分法求解雷诺方程分析转台的承载性能；在粒子群算法中引入动态学习因子c1和c2和动态权重wk并与人工神经网络相结合并将采集好的数据进行归一化处理；使用MATLAB进行编程，将处理后的数据输入基于改进的粒子群算法和人工神经网络相结合的模型进行训练并通过输出值与目标值的对比来评估静压转台的工作性能；对静压转台的工作情况进行智能评估和管理，提高其自动化和智能化监测管理水平，通过人工神经网络模型对静压转台的工作情况进行实时监测，进一步提高静压转台的智能化监测和管理水平。
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Type： 发明申请
Patent No.： CN202310849706.4
Filing Date： 2023-07-12
Publication Date： 2023-11-10
Pub. No.： CN117034680A
Applicants： 北京工业大学
Legal Status： 实质审查
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