基于ARMA神经网络的泵机组故障诊断

• 作者: 周爱华 武建军 秦瑞胜 邓松圣
• 来源期刊: 机床与液压
• 学科: 工学
• 关键词: 泵机组 故障诊断 ARMA BP神经网络
• 年，卷（期）: 2010,（19）
• 页码范围: 132-134
• 分类号: TP183
• 字数: 1957字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3881.2010.19.038

摘要

泵机组是保障油库正常作业的主要装备,也是一个有机的整体,采集的信号往往以几种故障状态的形式表现出来,因此对其进行故障诊断非常复杂.通过ARMA(时间序列分析法)提取振动信号中的振型参数、阻尼比、振型系数,然后利用BP神经网络进行模式识别.实验结果证明,利用ARMA与BP神经网络结合的方法,可以达到很好的识别效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	武建军		5	26	2.0	5.0
2	邓松圣		23	91	6.0	7.0
3	周爱华		9	50	4.0	7.0