基于BP和WTA神经网络的滚动轴承故障诊断方法研究

• 作者: 于永斌 徐斌 李成 王舜燕 金颖涛
• 来源期刊: 计算机与数字工程
• 学科: 工学
• 关键词: BP WTA 神经网络 滚动轴承 故障诊断 忆阻器
• 年，卷（期）: 2017,（2）
• 所属期刊栏目: 算法与分析
• 页码范围: 291-298
• 页数: 8页
• 分类号: TP277
• 字数: 3728字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-9722.2017.02.018

摘要

论文提出一种基于BP和WTA神经网络的轴承故障诊断模式识别新方法,将轴承故障数据提取为所需的特征向量,训练BP-WTA,得到基于BP和WTA神经网络的诊断分类器.通过144组样本进行分类识别轴承损伤程度实验,基于BP和WTA神经网络方法与传统BP、HMM方法进行对比,其诊断准确率达到100%,验证了该方法在轴承故障诊断中的有效性和实用性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王舜燕	武汉理工大学计算机科学与技术学院	20	145	6.0	11.0
2	于永斌	电子科技大学信息与软件工程学院	12	35	4.0	5.0