發(fā)布時(shí)間：2018-01-02 13:15

  本文關(guān)鍵詞：基于BP和WTA神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的滾動(dòng)軸承故障診斷方法研究　出處：《計(jì)算機(jī)與數(shù)字工程》2017年02期 　論文類型：期刊論文

  更多相關(guān)文章： BP WTA 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 滾動(dòng)軸承 故障診斷 憶阻器

【摘要】：論文提出一種基于BP和WTA神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的軸承故障診斷模式識(shí)別新方法,將軸承故障數(shù)據(jù)提取為所需的特征向量,訓(xùn)練BP-WTA,得到基于BP和WTA神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的診斷分類器。通過(guò)144組樣本進(jìn)行分類識(shí)別軸承損傷程度實(shí)驗(yàn),基于BP和WTA神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法與傳統(tǒng)BP、HMM方法進(jìn)行對(duì)比,其診斷準(zhǔn)確率達(dá)到100%,驗(yàn)證了該方法在軸承故障診斷中的有效性和實(shí)用性。
[Abstract]:This paper puts forward a new method to identify fault diagnosis model bearing BP and WTA neural network based on the data extraction for bearing fault feature vector, the training needs of BP-WTA, BP and WTA get a diagnosis classifier based on neural network. The classification and recognition of bearing damage experiment by 144 samples, BP and WTA neural network method compared with the traditional BP based on HMM method, the diagnostic accuracy rate of 100%, the validation of the method in fault diagnosis is effective and practical.

【作者單位】： 武漢理工大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;電子科技大學(xué)信息與軟件工程學(xué)院;93534部隊(duì);
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(編號(hào):61370202;61550110248) 中央高�；緲I(yè)務(wù)費(fèi)(編號(hào):ZYGX2013J041)資助
【分類號(hào)】：TP183;TH133.33
【正文快照】： 1引言滾動(dòng)軸承作為機(jī)械設(shè)備中最為關(guān)鍵的部件之一,極易發(fā)生故障,故障一旦發(fā)生,輕則造成設(shè)備停機(jī)維修,重則造成人員傷亡,帶來(lái)巨大的經(jīng)濟(jì)損失,故而,對(duì)于軸承的狀態(tài)監(jiān)測(cè)和故障診斷受到越來(lái)越多研究者的重視。故障診斷的實(shí)質(zhì)就是對(duì)故障產(chǎn)生的大小和種類辨別的一個(gè)過(guò)程,也就是模式

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本文編號(hào)：1369379