Gauss-Newton神经网络的旋转机械故障诊断

• 作者: 王光研 许宝杰
• 来源期刊: 北京机械工业学院学报（综合版）
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 故障诊断 旋转机械 MATLAB
• 年，卷（期）: 2007,（4）
• 页码范围: 6-9
• 页数: 4页
• 分类号: TP206
• 字数: 1955字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-6864.2007.04.002

摘要

BP神经网络具有优良的非线性映射能力,可以很好地描述频率特征和诊断结果之间的关系.针对BP神经网络存在局部极小值和收敛速度慢等问题,提出了一种基于Gauss-Newton的改进的BP网络.论述了Gauss-Newton神经网络的基本原理以及学习、运行过程,通过模拟运算指出了Gauss-Newton神经网络具有较快的学习速度,进而探讨了Gauss-Newton神经网络在旋转机械故障诊断中的应用,将该网络模型应用于旋转机械故障诊断,显示出Gauss-Newton网络具有诊断精度高、容错性和稳定性好的优势.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	许宝杰	北京机械工业学院机械工程系	55	674	11.0	25.0
2	王光研	北京机械工业学院机械工程系	6	50	3.0	6.0