煤矿机械
煤礦機械
매광궤계
COAL MINE MACHINERY
2005年
12期
159-161
,共3页
荆双喜%绳飘%行志刚%郭燕飞
荊雙喜%繩飄%行誌剛%郭燕飛
형쌍희%승표%행지강%곽연비
BP%风机%故障诊断
BP%風機%故障診斷
BP%풍궤%고장진단
通过对已采集的通风机振动信号分析和整理,提出了应用人工神经网络对其进行故障诊断,以G4-73-11离心式矿用通风机为研究对象,用小波包分解技术提取其振动信号的能量特征作为特征向量,建立了神经网络模型,并应用此网络对一矿用通风机G4-73-11 No28D进行故障诊断,结果表明,此网络可作为智能分类器对离心式通风机的常见故障进行识别和诊断.
通過對已採集的通風機振動信號分析和整理,提齣瞭應用人工神經網絡對其進行故障診斷,以G4-73-11離心式礦用通風機為研究對象,用小波包分解技術提取其振動信號的能量特徵作為特徵嚮量,建立瞭神經網絡模型,併應用此網絡對一礦用通風機G4-73-11 No28D進行故障診斷,結果錶明,此網絡可作為智能分類器對離心式通風機的常見故障進行識彆和診斷.
통과대이채집적통풍궤진동신호분석화정리,제출료응용인공신경망락대기진행고장진단,이G4-73-11리심식광용통풍궤위연구대상,용소파포분해기술제취기진동신호적능량특정작위특정향량,건립료신경망락모형,병응용차망락대일광용통풍궤G4-73-11 No28D진행고장진단,결과표명,차망락가작위지능분류기대리심식통풍궤적상견고장진행식별화진단.
