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摘要:
将BP神经网络技术引入到大型除尘风机的振动故障诊断中结合神经网络的结构分析了其工作原理和算法.通过一个设备故障实例,利用神经网络对设备的故障特征和测试信号等数据进行学习和训练,模拟了专家对故障所进行的推理、判断和决策,从而获得了正确可靠的诊断结论.测试结果表明:文中建立的BP神经网络对训练的特征样本进行模式识别具备了很高的准确率,实现了诊断分析的智能化.
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文献信息
篇名 基于BP神经网络的除尘风机振动故障诊断
来源期刊 通用机械 学科 工学
关键词 BP神经网络 除尘风机 机械振动 故障诊断
年,卷(期) 2011,(8) 所属期刊栏目 工厂自动化专题
研究方向 页码范围 29-31
页数 分类号 TH165.3|TP183
字数 1547字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1671-7139.2011.08.007
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 吴振亭 23 107 6.0 9.0
2 王庆伟 3 3 1.0 1.0
3 李顺江 12 18 3.0 3.0
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研究主题发展历程
节点文献
BP神经网络
除尘风机
机械振动
故障诊断
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
通用机械
月刊
1671-7139
11-4783/TH
16开
北京市西城区百万庄大街22号
82-350
2002
chi
出版文献量(篇)
5879
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7
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