CP神经网络在机械故障模式识别中的应用

• 作者: 姚钟麟 孙国平 石成江
• 来源期刊: 抚顺石油学院学报
• 学科: 工学
• 关键词: 故障诊断 模式识别 CP神经网络
• 年，卷（期）: 2002,（4）
• 所属期刊栏目: 化工机械
• 页码范围: 45-48
• 页数: 4页
• 分类号: TP277
• 字数: 1929字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-6952.2002.04.013

摘要

机械设备状态监测与故障诊断技术是保证机械设备安全稳定运行的一项重要措施.由于机械设备结构越来越大型化和复杂化,依靠人自身的经验和能力难以判断其征兆与故障之间的关系.随着计算机技术在各个领域的应用,智能型的自动监测与诊断技术在机械设备中得到了广泛应用.根据几种典型神经网络特点,选择了CP神经网络作为机械故障模式识别器.以大型机组典型故障的频率域特征参数作为网络的训练样本,对CP网络进行了训练,再将实际的一组频率域特征参数输入到模式识别器中,对故障类型进行识别.结果表明,以CP神经网络构筑的故障模式识别器有很强的非线性映射能力,可对机械设备故障模式进行正确分类.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	石成江		68	234	9.0	12.0
2	姚钟麟		2	3	1.0	1.0
3	孙国平		2	3	1.0	1.0