基于概率神经网络的滚动轴承故障诊断

• 作者: 王敬涛 邓东花
• 来源期刊: 现代电子技术
• 关键词: PNN网络 BP神经网络 故障诊断 滚动轴承
• 年，卷（期）: 2010,（20）
• 页码范围: 147-149
• 分类号: TN919-34
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-373X.2010.20.044

摘要

针对滚动轴承故障征兆与故障模式映射的复杂性,以及BP网络容易陷入局部极小、收敛速度慢等缺点,提出了基于概率神经网络(PNN)的滚动轴承故障诊断方法.采用11个时域统计特征作为样本特征,利用PNN实现样本分类,并与反向传播(BP)网络进行滚动轴承故障诊断的方法进行了对比.结果表明,PNN网络可以实现滚动轴承不同类型的故障识别,其分类结果比BP网络具有更高的准确性.并在避免局部极小和节约训练时间方面有较好的实用性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邓东花	中国石油天然气管道工程有限公司仪表自动化室	11	50	5.0	6.0
2	王敬涛	广西石化公司机电仪中心	2	15	2.0	2.0