煤矿机械
煤礦機械
매광궤계
COAL MINE MACHINERY
2005年
11期
171-172
,共2页
轴承故障%人工神经网络%优化%粗糙集理论
軸承故障%人工神經網絡%優化%粗糙集理論
축승고장%인공신경망락%우화%조조집이론
用于轴承故障诊断方法有多种,如基频检测法、轴心轨迹图和响应信号的功率谱分析法等,但往往难以实现实时监测和诊断.人工神经网络技术由于其具有极强的非线性映射,能在故障诊断中得到广泛应用,但存在联想能力有限,超过界线易以错误的方式联想,决策系统就会产生误判或漏判的现象.提出了使用粗糙集理论优化BP神经网络模型方法,并将优化后的网络模型应用于滚动轴承的故障诊断中.
用于軸承故障診斷方法有多種,如基頻檢測法、軸心軌跡圖和響應信號的功率譜分析法等,但往往難以實現實時鑑測和診斷.人工神經網絡技術由于其具有極彊的非線性映射,能在故障診斷中得到廣汎應用,但存在聯想能力有限,超過界線易以錯誤的方式聯想,決策繫統就會產生誤判或漏判的現象.提齣瞭使用粗糙集理論優化BP神經網絡模型方法,併將優化後的網絡模型應用于滾動軸承的故障診斷中.
용우축승고장진단방법유다충,여기빈검측법、축심궤적도화향응신호적공솔보분석법등,단왕왕난이실현실시감측화진단.인공신경망락기술유우기구유겁강적비선성영사,능재고장진단중득도엄범응용,단존재련상능력유한,초과계선역이착오적방식련상,결책계통취회산생오판혹루판적현상.제출료사용조조집이론우화BP신경망락모형방법,병장우화후적망락모형응용우곤동축승적고장진단중.
