| 一种基于人工神经网络的旋转机械故障监测方法 |
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| 引用本文： | 陈向前,吴今培.一种基于人工神经网络的旋转机械故障监测方法[J].五邑大学学报(自然科学版),1997,11(4):59-63. |
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| 作者姓名： | 陈向前 吴今培 |
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| 作者单位： | 华南理工大学 |
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| 摘 要： | 把神经网络与数字信号处理相结合，提出并实现了一种基于神经网络的旋转机械在线故障监测系统，主要用于识别旋转机械的一些常见故障如转子不平衡振动、转子零部件松动、油膜涡动等等。系统主要由数字信号采集、数字信号预处理和Ｂ－Ｐ神经网络几部分组成。在神经网络中采用批处理加动量项的梯度下降算法学习。仿真结果表明该故障监测系统在故障识别率等各方面性能指标均优于传统的基于知识的工况监测与故障诊断系统。
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| 关 键 词： | 故障诊断 旋转机械 神经网络 数字信号处理 |
A Rotary Machine Fault Monitoring Method Based Artificial Neural Network |
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| Keywords: | ault Diagnosis Rotary Machine Neural Network Digital Signal Process |
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