非线性在设备中是个重要的特性

非线性在设备中是个重要的特性

　　设备发生故障后设备是大修还是更新，采取哪种决策取决于采用该决策后设备是否满足可靠性要求，能否完成规定功能，同时还要考虑技术经济问题。本章研究的设备剩余寿命是指各种损伤达到允许值的剩余时间。只有不断监测设备高细磨的工作状态变化，进行故障状态的预报并及时采取措施，才能减少设备意外停机，尽可能延长设备服役的时间。

　　减少各种事故，杜绝灾难性事故，以达到减少维修时间和费用的目的。人工神经网络是对生物神经系统的某种抽象、简化与模拟，是由许多并行互联的相同神经元模型组成。网络的信息处理由神经元之间的相互作用来实现，干式磨机知识与信息存储在处理单元相互间的物理连接上，网络的学习和识别决定于各神经元连接权系数的动态演化过程。

　　一个神经网络模型描述了一个网络如何将它的输入矢量转化为输出矢量的过程。神经网络获得计算能力，一是石料生产线通过它的大规模并行分布式结构；二是通过它的学习能力与泛化能力（泛化能力指即使当前的输入在训练阶段没有被采用过，神经网络仍然能产生期望的输出）。这两方面信息处理的能力使得神经网络可能解决目前难以对付的复杂问题。