振动筛裂纹损伤检测及趋势分析

• 作者: 崔拥军 张凤 武文斌 熊晓燕
• 来源期刊: 太原理工大学学报
• 关键词: 振动筛 频域分析 神经网络模型 权值统计分析
• 年，卷（期）: 2013,（3）
• 所属期刊栏目: 机械工程
• 页码范围: 397-400
• 页数: 4页
• 分类号: TH17
• 语种: 中文

摘要

在神经网络辨识模型的基础上,提出了由模型参数的统计学特征对振动筛进行裂纹损伤检测及趋势分析的方法.由实测振动信号建立研究对象的神经网络辨识模型,分析辨识模型的虚拟激励下的响应信号频域特征,并对辨识模型的权值进行统计特性研究,由分析结果可以有效地检测振动筛的结构裂纹.将这种分析方法应用到工业现场振动筛裂纹发展趋势的研究上,取得了良好的效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	熊晓燕	太原理工大学机械电子工程研究所	81	831	16.0	24.0
2	崔拥军	太原理工大学机械电子工程研究所	2	10	2.0	2.0
3	张凤	太原理工大学机械电子工程研究所	2	7	2.0	2.0