基于粗集神经网络的旋转机械故障诊断系统

• 作者: 刘树林 张嘉钟 时文刚 王日新 王金东
• 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
• 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

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.

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