SOM网络在电机转子故障诊断应用中的可视化分析

• 作者: 王楠 谷立臣
• 来源期刊: 煤矿机械
• 学科: 工学
• 关键词: 自组织特征映射神经网络 可视化 电机转子 故障诊断
• 年，卷（期）: 2009,（3）
• 所属期刊栏目: 故障·诊断
• 页码范围: 190-192
• 页数: 3页
• 分类号: TM3|TP306
• 字数: 1772字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-0794.2009.03.082

摘要

SOM网络(自组织特征映射神经网络)模拟大脑神经系统,具有自适应、自学习与联想功能,是一种无导师学习网络,最大优点是能够保持原始数据的拓扑结构,在数据分类、知识获取、过程监控和故障识别等领域中应用广泛.将其用于电机转子的故障诊断,着重利用U矩阵图和D矩阵图等可视化工具对其分类结果进行仿真与分析,并与SOM网络一般聚类结果进行比较.结论表明,SOM网络的可视化方法简单、直观、易懂,对故障的判别率较高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	谷立臣	西安建筑科技大学机械电子技术研究所	176	1095	17.0	23.0
2	王楠	西安建筑科技大学机械电子技术研究所	17	73	4.0	7.0