基于神经网络的转子系统故障诊断

• 作者: 吴自明
• 来源期刊: 机械工程与自动化
• 学科: 工学
• 关键词: Kohonen网络 转子系统 故障诊断
• 年，卷（期）: 2007,（1）
• 所属期刊栏目: 质量监测与故障诊断
• 页码范围: 131-133
• 页数: 3页
• 分类号: TP277
• 字数: 2386字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-6413.2007.01.050

摘要

提出了一种基于神经网络的转子振动故障诊断的新方法,该方法以大型机器的轴承振动裂度作为神经网络的训练样本输入,并通过神经网络的学习、聚类,产生神经网络聚类中心,根据网络聚类的特点以及聚类的中心来判断转子的振动特性和实质.实例验证表明,该方法可实现对转子系统振动故障的准确诊断.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴自明		2	8	2.0	2.0