基于神经网络的直升机自动倾斜器轴承故障诊断方法

• 作者: 张先辉 李新民 金小强 陈焕
• 来源期刊: 南京航空航天大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 故障诊断 轴承 自动倾斜器 神经网络
• 年，卷（期）: 2016,（2）
• 页码范围: 230-237
• 页数: 8页
• 分类号: TH133.3
• 字数: 4854字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16356/j.1005-2615.2016.02.013

摘要

为了进一步提高直升机的安全性,利用BP神经网络和RBF神经网络对直升机自动倾斜器轴承进行故障诊断.完成了直升机自动倾斜器轴承故障植入试验,获取了自动倾斜器轴承的故障振动数据,并进行了振动数据的特征信号提取.采用振动数据特征信号的多参数融合作为神经网络的输入,对自动倾斜器轴承故障进行诊断,获得了较高的故障诊断率.采用基于神经网络的故障诊断方法,自动倾斜器轴承各类故障的最高故障诊断率均大于89％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李新民		5	14	2.0	3.0
2	陈焕		3	12	2.0	3.0
3	张先辉		2	12	2.0	2.0
4	金小强		2	12	2.0	2.0