基于矢谱和L-M神经网络的旋转机械故障诊断研究

• 作者: 尹献德 石来德 董辛旻 韩捷
• 来源期刊: 汽轮机技术
• 学科: 工学
• 关键词: 旋转机械 故障诊断 矢谱 L-M神经网络
• 年，卷（期）: 2009,（5）
• 所属期刊栏目: 运行维护
• 页码范围: 372-375
• 页数: 4页
• 分类号: TH17|TP306|TB53
• 字数: 2403字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-5884.2009.05.014

摘要

讨论了矢谱融合技术和Levenberg-Marquardt(L-M)神经网络的相关理论,提出了基于矢谱和L-M神经网络的旋转机械故障诊断方法,建立了基于矢谱的旋转机械常见故障诊断L-M神经网络模型.模拟实验结果表明:与基于单通道数据的诊断结果对比,将矢谱数据融合应用于旋转机械常见故障诊断,可有效提高故障诊断的准确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	韩捷	郑州大学振动工程研究所	196	1599	19.0	30.0
2	董辛旻	同济大学机械工程学院	69	393	11.0	16.0
4	尹献德		11	68	3.0	8.0
5	石来德	同济大学机械工程学院	58	846	15.0	28.0