旋转机械故障诊断中的改进型RBF神经网络算法研究

• 作者: 丁晓坤 张忠奎 王效岳
• 来源期刊: 山东理工大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 改进型 RBF 神经网络 故障诊断 旋转机械
• 年，卷（期）: 2010,（4）
• 页码范围: 81-83
• 分类号: TP183
• 字数: 2017字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-6197.2010.04.021

摘要

为克服BP网络在机械故障诊断中存在的训练收敛速度慢且容易陷入局部极小、网络初值对学习性能影响比较大等缺陷,提出了一种基于最近邻聚类学习算法的改进型RBF神经网络模型,并将该模型应用于旋转机械的故障诊断中.应用结果表明,改进型RBF网络训练速度快、分类性能良好,在设备故障诊断领域具有很好的实用性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王效岳	山东理工大学机械工程学院	67	806	16.0	26.0
2	张忠奎	山东理工大学机械工程学院	1	14	1.0	1.0
3	丁晓坤	聊城大学计算机科学学院	1	14	1.0	1.0