本文選題：高度函數(shù) + BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)�。� 參考：《中國(guó)測(cè)試》2017年09期

【摘要】：針對(duì)旋轉(zhuǎn)機(jī)械軸心軌跡的識(shí)別準(zhǔn)確率低、識(shí)別速度慢等問(wèn)題,結(jié)合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),提出基于高度函數(shù)的旋轉(zhuǎn)機(jī)械軸心軌跡識(shí)別算法。該算法首先利用小波濾波對(duì)旋轉(zhuǎn)機(jī)械不同故障的軸心軌跡進(jìn)行預(yù)處理,其次采用高度函數(shù)描述子提取預(yù)處理后的軸心軌跡圖像特征,然后使用部分圖像的特征訓(xùn)練BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),最后將訓(xùn)練好的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于剩余圖像的識(shí)別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:在自建的模擬軸心軌跡數(shù)據(jù)庫(kù)中,該算法識(shí)別率最高,達(dá)94.2%,單個(gè)樣本識(shí)別耗時(shí)0.006 ms,滿足實(shí)時(shí)性要求;對(duì)于實(shí)際測(cè)量的轉(zhuǎn)子不平衡故障檢測(cè)準(zhǔn)確率也達(dá)91.6%,有較高的實(shí)用價(jià)值。
[Abstract]:Aiming at the problems of low accuracy and low recognition speed of the axis track of rotating machinery, an algorithm based on height function is proposed to identify the axis trajectory of rotating machinery based on BP neural network. Firstly, wavelet filter is used to preprocess the axis locus of different faults of rotating machinery, secondly, height function descriptor is used to extract the image features of the preprocessed axis trajectory, and then BP neural network is trained with partial image features. Finally, the trained BP neural network is applied to the recognition of residual images. The experimental results show that the algorithm has the highest recognition rate of 94.2 in the self-built simulated axis track database, and the recognition time of a single sample is 0.006 Ms, which meets the real-time requirements. The accuracy rate of rotor unbalance fault detection is 91.6, which is of high practical value.
【作者單位】： 湖北工業(yè)大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(51775177,51675166)
【分類(lèi)號(hào)】：TH17;TP391.41

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本文編號(hào)：1933217