基于RBF的机械主轴振动预报模型

• 作者: 戚爰伟 智杰峰 浦春钰 片锦香 王展
• 来源期刊: 控制工程
• 学科: 工学
• 关键词: 动平衡 主轴振动预报 DBSCAN聚类算法 RBF网络
• 年，卷（期）: 2019,（12）
• 所属期刊栏目: 工业过程及控制系统
• 页码范围: 2193-2198
• 页数: 6页
• 分类号: TP272
• 字数: 3559字
• 语种: 中文
• DOI: 10.14107/j.cnki.kzgc.170735

摘要

为了解决现有机械主轴转子动平衡过程建模方法的精度较低和建模困难的问题,提出了采用RBF网络建立机械主轴振动预报模型的方法,以实现对平衡块不同移动位置下主轴振动幅值的预报.在基于RBF网络的预报模型中,引入DBSCAN聚类算法确定网络的隐含层径向基函数中心,使隐层节点的确定方式更加客观,提高预报模型的精度.最后借助动平衡试验平台验证预报模型的精确性,并将建模方法分别与基于最大矩阵元法的RBF网络、K-means聚类算法的RBF网络、遗传BP网络和人工神经网络作对比.结果表明本文提出的机械主轴振动预报模型建模方法实现了对振动幅值的有效预报,具有更高的精确度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王展	沈阳建筑大学机械工程学院	7	11	2.0	3.0
2	片锦香	沈阳建筑大学信息与控制工程学院	34	132	5.0	10.0
3	浦春钰	沈阳建筑大学信息与控制工程学院	2	2	1.0	1.0
4	戚爰伟	沈阳建筑大学信息与控制工程学院	30	57	4.0	7.0
5	智杰峰	沈阳建筑大学信息与控制工程学院	2	0	0.0	0.0