基于LM-BP神经网络的机床伺服系统故障诊断

• 作者: 唐甜 张向利 陶晗 韦礼凯
• 来源期刊: 桂林电子科技大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 机床伺服系统 神经网络 BP算法 LM-BP算法 故障诊断
• 年，卷（期）: 2013,（3）
• 页码范围: 218-222
• 页数: 5页
• 分类号: TP183|TP206+.3
• 字数: 3275字
• 语种: 中文

摘要

针对故障复杂、传统维修方法较难实现快速、准确的故障定位问题,在克服传统BP神经网络进行故障诊断存在问题的基础上,引入基于LM-BP的神经网络方法,对机床伺服系统进行故障诊断和分析.设计了一种基于LM-BP神经网络的机床故障诊断方案,应用3层BP神经网络,建立机床伺服系统LM-BP神经网络故障诊断模型,实现在一个复杂的非线性动力系统中,根据设备运行参数的变化调整分类过程,准确判断故障及其位置.实验结果表明,LM-BP神经网络较传统BP神经网络能更精确地诊断机床运行中伺服系统的故障和预测机床运行中伺服系统出现的故障类型.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张向利	桂林电子科技大学信息与通信学院	80	649	11.0	23.0
2	唐甜	桂林电子科技大学信息与通信学院	8	14	2.0	3.0
3	陶晗		3	11	1.0	3.0
4	韦礼凯		5	23	3.0	4.0