基于神经网络的旋转机械故障诊断研究

• 作者: 张省 虞和济 陈长征
• 来源期刊: 机械强度
• 关键词: 故障诊断 神经网络 旋转机械 智能诊断 感知器
• 年，卷（期）: 2000,（2）
• 所属期刊栏目: 振动·监测·诊断
• 页码范围: 104-106,112
• 页数: 4页
• 分类号: TP206.3|TP18
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1001-9669.2000.02.008

摘要

一般对特定的基于多层感知器的故障诊断问题,很难确定神经网络的结构.在分析了多层感知器对故障的识别和诊断能力后,采用由小到大和由大到小的方法确定神经网络隐层数与隐层单元数.研究了基于神经网络和振动频谱的旋转机械故障诊断方法;研制了一个基于该方法的智能故障诊断系统,该系统集网络学习、故障诊断、数据库管理和数据查询为一体.在该智能诊断系统中采用了知识子块的概念,系统界面友好,交互性强.将其应用于某个大型风机的故障诊断中,结果表明该系统操作方便,诊断结果准确可靠,且具有很强的鲁棒性,对某些情况可以实现自动诊断,进而证明了该诊断方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈长征	沈阳工业大学建筑工程系	199	1777	21.0	34.0
2	虞和济	东北大学设备诊断工程中心	13	494	10.0	13.0
3	张省	东北大学设备诊断工程中心	3	311	3.0	3.0