价值工程
價值工程
개치공정
VALUE ENGINEERING
2012年
18期
24-25
,共2页
BP网络%PNN网络%RBF网络%故障诊断%旋转机械
BP網絡%PNN網絡%RBF網絡%故障診斷%鏇轉機械
BP망락%PNN망락%RBF망락%고장진단%선전궤계
针对旋转机械故障征兆与故障模式映射的复杂性,将反向传播(BP)网络、径向基(RBF)网络和概率网络(PNN)用于风机进行故障诊断,并比较了3种网络的诊断精度.以风机振动信号的7段频谱能量峰值作为故障特征,采用训练好的神经网络进行故障辨识,结果表明,RBF网识别精度高于PNN网络,BP网络表现较差.
針對鏇轉機械故障徵兆與故障模式映射的複雜性,將反嚮傳播(BP)網絡、徑嚮基(RBF)網絡和概率網絡(PNN)用于風機進行故障診斷,併比較瞭3種網絡的診斷精度.以風機振動信號的7段頻譜能量峰值作為故障特徵,採用訓練好的神經網絡進行故障辨識,結果錶明,RBF網識彆精度高于PNN網絡,BP網絡錶現較差.
침대선전궤계고장정조여고장모식영사적복잡성,장반향전파(BP)망락、경향기(RBF)망락화개솔망락(PNN)용우풍궤진행고장진단,병비교료3충망락적진단정도.이풍궤진동신호적7단빈보능량봉치작위고장특정,채용훈련호적신경망락진행고장변식,결과표명,RBF망식별정도고우PNN망락,BP망락표현교차.
