基于概率神经网络的数控机床滚珠丝杠副的故障诊断研究

• 作者: 孙晋美 张兴波 张霞
• 来源期刊: 煤矿机械
• 学科: 工学
• 关键词: 概率神经网络 滚珠丝杠副 故障诊断 模式识别
• 年，卷（期）: 2018,（5）
• 所属期刊栏目: 故障·诊断
• 页码范围: 147-149
• 页数: 3页
• 分类号: TG659
• 字数: 1829字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13436/j.mkjx.201805053

摘要

采用概率神经网络对数控机床滚珠丝杠副的故障状态进行模式识别.首先对数控机床的故障类型及诊断方法进行了介绍,重点介绍了滚珠丝杠副的故障类型和诊断方法;然后基于概率神经网络在模式识别上的广泛应用,结合MATLAB软件对滚珠丝杠副的工作状态信息进行了模式识别,通过有限样本的网络训练和识别测试,验证了概率神经网络在滚珠丝杠副故障诊断中的准确性和适用性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张兴波	青岛理工大学琴岛学院	7	18	2.0	4.0
2	张霞	青岛理工大学琴岛学院	18	34	4.0	4.0
3	孙晋美	青岛理工大学琴岛学院	11	14	2.0	3.0