煤矿机械
煤礦機械
매광궤계
COAL MINE MACHINERY
2014年
10期
285-287
,共3页
王瑞海%孙鹏%吕振江%汤家升%刘鹏
王瑞海%孫鵬%呂振江%湯傢升%劉鵬
왕서해%손붕%려진강%탕가승%류붕
水泵机组%故障诊断%概率神经网络%快速性%准确性
水泵機組%故障診斷%概率神經網絡%快速性%準確性
수빙궤조%고장진단%개솔신경망락%쾌속성%준학성
针对水泵机组振动故障的复杂性,采用了应用较为成熟的基于概率神经网络(PNN)的故障诊断方法.依据归一化的故障特征量样本和目标期望输出,对诊断网络进行了达标训练.通过验证数据进行网络诊断测试,证明该方法可以满足水泵故障诊断的快速性和准确性,具有实际应用价值.为水泵振动故障诊断技术的提升打下基础.
針對水泵機組振動故障的複雜性,採用瞭應用較為成熟的基于概率神經網絡(PNN)的故障診斷方法.依據歸一化的故障特徵量樣本和目標期望輸齣,對診斷網絡進行瞭達標訓練.通過驗證數據進行網絡診斷測試,證明該方法可以滿足水泵故障診斷的快速性和準確性,具有實際應用價值.為水泵振動故障診斷技術的提升打下基礎.
침대수빙궤조진동고장적복잡성,채용료응용교위성숙적기우개솔신경망락(PNN)적고장진단방법.의거귀일화적고장특정량양본화목표기망수출,대진단망락진행료체표훈련.통과험증수거진행망락진단측시,증명해방법가이만족수빙고장진단적쾌속성화준학성,구유실제응용개치.위수빙진동고장진단기술적제승타하기출.
