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摘要:
为直接从经过小波包处理的旋转机械振动信号中提取故障征兆,提出了一种基于粗集神经网络的旋转机械故障诊断方法,建立了基于粗集神经网络的旋转机械故障诊断系统. 该系统实现了直接从完整或不完整的故障征兆中获取满意的诊断结果,诊断实例表明,平均诊断准确率超过90%. 该方法为在不完整征兆信息下的旋转机械故障诊断提供了新的思路.
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文献信息
篇名 基于粗集神经网络的旋转机械故障诊断系统
来源期刊 大庆石油学院学报 学科 工学
关键词 粗集理论 神经网络 故障诊断 旋转机械
年,卷(期) 2002,(2) 所属期刊栏目 石油机械
研究方向 页码范围 68-70
页数 3页 分类号 TP206
字数 2958字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.2095-4107.2002.02.021
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 张嘉钟 哈尔滨工业大学航天工程与力学系 122 1553 22.0 34.0
2 时文刚 哈尔滨工业大学航天工程与力学系 8 207 7.0 8.0
3 王日新 哈尔滨工业大学航天工程与力学系 72 796 16.0 23.0
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研究主题发展历程
节点文献
粗集理论
神经网络
故障诊断
旋转机械
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
东北石油大学学报
双月刊
2095-4107
23-1582/TE
大16开
黑龙江省大庆市高新技术开发区发展路199号东北石油大学学报编辑部
14-90
1977
chi
出版文献量(篇)
3238
总下载数(次)
4
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导