电脑知识与技术
電腦知識與技術
전뇌지식여기술
COMPUTER KNOWLEDGE AND TECHNOLOGY
2011年
4期
866-867
,共2页
BP神经网络%故障诊断%滚动轴承
BP神經網絡%故障診斷%滾動軸承
BP신경망락%고장진단%곤동축승
滚动轴承表面振动信号中包含着丰富的工作状态信息和故障特征信息,从其表面振动信号中提取时域特征参数,可以有效地识别轴承工作状态.通过试验采集振动信号作为识别故障的原始数据,建立基于振动信号的轴承故障诊断神经网络,并对网络进行训练得出标准故障模式,从而最终实现轴承的故障诊断.
滾動軸承錶麵振動信號中包含著豐富的工作狀態信息和故障特徵信息,從其錶麵振動信號中提取時域特徵參數,可以有效地識彆軸承工作狀態.通過試驗採集振動信號作為識彆故障的原始數據,建立基于振動信號的軸承故障診斷神經網絡,併對網絡進行訓練得齣標準故障模式,從而最終實現軸承的故障診斷.
곤동축승표면진동신호중포함착봉부적공작상태신식화고장특정신식,종기표면진동신호중제취시역특정삼수,가이유효지식별축승공작상태.통과시험채집진동신호작위식별고장적원시수거,건립기우진동신호적축승고장진단신경망락,병대망락진행훈련득출표준고장모식,종이최종실현축승적고장진단.
