本文關(guān)鍵詞：基于改進鄰域粗糙集與S_Kohonen神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的滾動軸承故障診斷研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：針對現(xiàn)有滾動軸承故障診斷技術(shù)中,存在輸入屬性冗余過多、故障識別率不高等缺點,提出了基于改進鄰域粗糙集與S_Kohonen神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷方法。由于傳感器采集的故障信息大多為數(shù)值型數(shù)據(jù)且數(shù)據(jù)維數(shù)較大,文中引入鄰域粗糙集理論并對基于鄰域粗糙集的經(jīng)典前向貪心算法進行改進,利用改進算法約簡故障數(shù)據(jù),大大減小了算法復(fù)雜度;對Kohonen神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行改進,在其原有結(jié)構(gòu)基礎(chǔ)上添加輸出層構(gòu)成S_Kohonen神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),使其輸出類別滿足給定分類要求;分別采用前向貪心算法、改進算法約簡故障數(shù)據(jù),將約簡前、后的故障數(shù)據(jù)分別輸入S_Kohonen神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別滾動軸承故障狀態(tài),試驗結(jié)果證明鄰域粗糙集可有效消除屬性之間的重復(fù)信息,改進算法提取故障屬性信息更能反映故障狀態(tài)的本質(zhì),S_Kohonen神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有良好的故障識別能力,兩者配合使用,改進鄰域粗糙集——S_Kohonen神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型具有很好的故障診斷能力。
【作者單位】： 青島理工大學機械工程學院;
【關(guān)鍵詞】： 鄰域粗糙集 屬性約簡 S_Kohonen神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 滾動軸承 故障診斷
【基金】：國家自然科學基金資助項目(51075220) 青島市科技計劃基礎(chǔ)研究項目(12-1-4-4-(3)-JCH) 高等學校博士學科點專項科研基金項目(20123721110001)
【分類號】：TH133.33;TP18
【正文快照】： 0前言滾動軸承是機械設(shè)備中使用量最多的關(guān)鍵零部件,也是最易損傷的元件。對滾動軸承進行有效的故障診斷不但可以避免數(shù)控機床工作精度降低,減少事故發(fā)生,還可以最大限度發(fā)揮軸承工作潛能,確保機械設(shè)備最大連續(xù)運行時間[1]。利用傳感器進行故障狀態(tài)監(jiān)測過程中往往獲得海量數(shù)據(jù)

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本文編號：408031