基于神经网络的煤矿机械滚动轴承故障诊断研究

• 作者: 黄志昌
• 来源期刊: 煤矿机械
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 滚动轴承 故障诊断 模式匹配
• 年，卷（期）: 2020,（4）
• 所属期刊栏目: 计算机应用
• 页码范围: 168-170
• 页数: 3页
• 分类号: TH133.33
• 语种: 中文
• DOI: 10.13436/j.mkjx.202004057

摘要

滚动轴承失效是煤矿机械常见的故障之一,一旦出现此类故障较难及时发现并修复,造成极大的经济损失.为此提出了一种可在滚动轴承故障发生早期进行及时预测诊断的方法,可以根据滚动轴承故障早期振动信号的各种特征分量进行模式匹配,从而识别出故障类型以便及时采取措施.在进行故障预测和模式识别时,采用了原始BP神经网络和经过遗传算法优化的GA-BP神经网络,经过仿真比较显示,后者的性能更强.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄志昌		2	0	0.0	0.0