基于径向基函数神经网络的电机轴承智能故障诊断
기우경향기함수신경망락적전궤축승지능고장진단
Motor bearing intelligent fault diagnosis based on rbf neural network
  • 万方数据
    制造业自动化 제조업자동화
    MANUFACTURING AUTOMATION
    2010年 8期 70-72 ,共3页

    孙伟%柴世文%杨河峙

    손위%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.
    본문제출료일충신적전궤축승고장진단방법.수선파곤동축승진동신호작위식별고장적특정향량,연후송입경향기함수신경망락중,진행고장유별적자동식별.시험결과표명,해진단모형대전궤축승고장진단구유량호적진단효과,계통불부능구검측도축승고장적존재,이차능구비교준학지식별축승적고장모식.
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