纺织机械
紡織機械
방직궤계
TEXTILE MACHINERY
2011年
1期
24-26
,共3页
孙伟%李新发%柴世文%杨河峙
孫偉%李新髮%柴世文%楊河峙
손위%리신발%시세문%양하치
径向基函数神经网络%电机轴承%故障诊断
徑嚮基函數神經網絡%電機軸承%故障診斷
경향기함수신경망락%전궤축승%고장진단
本文提出了一种新的电机轴承故障诊断方法.首先把滚动轴承振动信号作为识别故障的特征向量,然后送入径向基函数神经网络中,进行故障类别的自动识别.试验结果表明,该诊断模型对电机轴承故障诊断具有良好的诊断效果,系统不仅能够检测到轴承故障的存在,而且能够比较准确地识别轴承的故障模式.
本文提齣瞭一種新的電機軸承故障診斷方法.首先把滾動軸承振動信號作為識彆故障的特徵嚮量,然後送入徑嚮基函數神經網絡中,進行故障類彆的自動識彆.試驗結果錶明,該診斷模型對電機軸承故障診斷具有良好的診斷效果,繫統不僅能夠檢測到軸承故障的存在,而且能夠比較準確地識彆軸承的故障模式.
본문제출료일충신적전궤축승고장진단방법.수선파곤동축승진동신호작위식별고장적특정향량,연후송입경향기함수신경망락중,진행고장유별적자동식별.시험결과표명,해진단모형대전궤축승고장진단구유량호적진단효과,계통불부능구검측도축승고장적존재,이차능구비교준학지식별축승적고장모식.
