轻工机械
輕工機械
경공궤계
2007年
2期
90-93
,共4页
张军%陆森林%和卫星%王以顺
張軍%陸森林%和衛星%王以順
장군%륙삼림%화위성%왕이순
振动%滚动轴承%故障诊断%BP神经网络
振動%滾動軸承%故障診斷%BP神經網絡
진동%곤동축승%고장진단%BP신경망락
归纳和总结了BP神经网络多参数诊断法的实施步骤,阐述了故障轴承振动与信号的关系以及BP神经网络的工作原理和实现过程,并以滚动轴承故障诊断为例,提取了反映滚动轴承故障类型的振动信号特征参数,用这些特征参数训练神经网络,利用MATLAB6.5神经网络工具箱模拟和仿真BP神经网络,然后用训练后的BP神经网络对故障模式进行识别.结果表明,如果神经网络设计合理,训练适当,并且在MATLAB仿真的过程中合理的选择训练函数和各种参数,则具有很强的故障识别能力.说明了利用MATLAB仿真BP神经网络进行滚动轴承振动诊断是可行而且有效的.
歸納和總結瞭BP神經網絡多參數診斷法的實施步驟,闡述瞭故障軸承振動與信號的關繫以及BP神經網絡的工作原理和實現過程,併以滾動軸承故障診斷為例,提取瞭反映滾動軸承故障類型的振動信號特徵參數,用這些特徵參數訓練神經網絡,利用MATLAB6.5神經網絡工具箱模擬和倣真BP神經網絡,然後用訓練後的BP神經網絡對故障模式進行識彆.結果錶明,如果神經網絡設計閤理,訓練適噹,併且在MATLAB倣真的過程中閤理的選擇訓練函數和各種參數,則具有很彊的故障識彆能力.說明瞭利用MATLAB倣真BP神經網絡進行滾動軸承振動診斷是可行而且有效的.
귀납화총결료BP신경망락다삼수진단법적실시보취,천술료고장축승진동여신호적관계이급BP신경망락적공작원리화실현과정,병이곤동축승고장진단위례,제취료반영곤동축승고장류형적진동신호특정삼수,용저사특정삼수훈련신경망락,이용MATLAB6.5신경망락공구상모의화방진BP신경망락,연후용훈련후적BP신경망락대고장모식진행식별.결과표명,여과신경망락설계합리,훈련괄당,병차재MATLAB방진적과정중합리적선택훈련함수화각충삼수,칙구유흔강적고장식별능력.설명료이용MATLAB방진BP신경망락진행곤동축승진동진단시가행이차유효적.