一种基于神经网络的离心式鼓风机故障发生时间预测方法

• 作者: 凌健 王福亮 秦衡峰
• 来源期刊: 风机技术
• 关键词: 离心式鼓风机 故障预测 神经网络
• 年，卷（期）: 2004,（3）
• 所属期刊栏目: 使用维护
• 页码范围: 53-55
• 页数: 3页
• 字数: 1431字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-8155.2004.03.017

摘要

在充分考虑了D350离心鼓风机故障来源的基础上,确定了风机后轴承轴瓦轴向、水平、垂直3个方向的振动速度作为故障预测的依据.并根据D350离心鼓风机故障发生时间预测的特点,设计了一个BP神经网络预测模型,然后再利用实验测得的一段连续时间的振动速度值来对BP神经网络进行训练,并验证了经过训练的网络预测结果的可靠性.最后将一组估计的振动速度值输入BP神经网络,对未来10天进行预测,预测结果表明与实际故障的发生时间非常接近.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王福亮	中南大学机电工程学院	35	276	9.0	15.0
2	秦衡峰	中南大学机电工程学院	5	6	2.0	2.0
3	凌健		1	0	0.0	0.0