基于神经网络的风机喘振故障诊断方法研究

• 作者: 代克杰 张红梅 盛赛斌
• 来源期刊: 测控技术
• 学科: 工学
• 关键词: 喘振 特征提取 神经网络
• 年，卷（期）: 2004,（11）
• 所属期刊栏目: 理论与实践
• 页码范围: 58-60
• 页数: 3页
• 分类号: TK323|TP273
• 字数: 3521字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-8829.2004.11.021

摘要

基于传统诊断方法的缺陷,深入研究了将神经网络技术应用于风机喘振的理论与方法,对喘振故障特征的提取做了深入细致研究,在众多的影响因素中,提取出了影响较大的因子,经仿真和实际样本验证,取得了良好效果,验证了该方法的有效性和可行性.该法充分利用了时域内所采集到的数据,通过简单而有效的运算,既可准确反映故障的类型,又易于实现.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	盛赛斌	武汉大学动力与机械学院	29	200	9.0	13.0
2	张红梅	武汉大学动力与机械学院	83	870	18.0	25.0
3	代克杰	武汉大学动力与机械学院	5	46	3.0	5.0