基于BP神经网络的机械系统故障诊断

• 作者: 幸福堂 李群燕 桂瞬丰
• 来源期刊: 安全与环境工程
• 学科: 工学
• 关键词: 机械系统故障 数字信号 BP神经网络 诊断
• 年，卷（期）: 2015,（6）
• 所属期刊栏目: 安全理论与安全管理
• 页码范围: 116-119,124
• 页数: 5页
• 分类号: X913.4
• 字数: 3667字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13578/j.cnki.issn.1671-1556.2015.06.022

摘要

在工业生产过程中常常发生机械系统故障,如果与故障有关的一些工业设备、器材的工作状态信号关联性不强,易造成故障诊断建模困难,从而导致机械系统故障诊断不能有效进行.为解决这一问题,提出了一种机械系统故障分析方法,即采用BP神经网络技术,将关联性不强的危险信号与机械系统故障建立映射关系,从而能够对机械系统故障进行分析诊断和预警.通过实例应用研究表明,基于BP神经网络的机械系统故障诊断方法对于工业生产以及系统故障监测具有重要的指导意义.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	幸福堂	武汉科技大学资源与环境工程学院	78	490	12.0	19.0
2	桂瞬丰	武汉科技大学资源与环境工程学院	5	27	3.0	5.0
3	李群燕	武汉科技大学资源与环境工程学院	5	27	3.0	5.0