基于概率神经网络的水泵故障诊断研究

• 作者: 吕营 朱成实 李铁军 王丹 王学平
• 来源期刊: 农机化研究
• 学科: 工学
• 关键词: 机械设计 概率神经网络 理论研究 水泵 故障诊断
• 年，卷（期）: 2008,（3）
• 所属期刊栏目: 理论研究与探讨
• 页码范围: 53-55
• 页数: 3页
• 分类号: TH17
• 字数: 2282字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-188X.2008.03.015

摘要

介绍了概率神经网络(PNN)的基本原理,并将其应用于水泵的故障诊断,以征兆诊断法为理论基础,以信号频谱中各阶倍频和分频作为智能诊断的特征因子,提取故障样本,进行PNN网络训练.结果表明,PNN可以克服反向传播神经网络(BPNN)学习收敛速度慢、易陷入局部极小值等缺点, 对传感器测量噪声具有较强的诊断鲁棒性,能够满足故障诊断快速和准确的要求,适用于在线检测,具有实际应用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱成实	沈阳化工学院机械工程学院	68	253	10.0	14.0
2	王丹	沈阳化工学院机械工程学院	39	219	8.0	13.0
3	王学平	沈阳化工学院机械工程学院	19	54	4.0	6.0
4	吕营	沈阳化工学院机械工程学院	7	36	4.0	6.0
5	李铁军	沈阳化工学院机械工程学院	26	151	7.0	11.0