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摘要:
针对石化装置旋转机械故障特征之间呈现模糊性和耦合性导致故障类型识别难的问题,提出基于高价值小样本的石化装置旋转机械故障诊断NN模型.依据故障特征拟合情况,提取高价值小样本故障特征;运用高价值小样本故障特征建立高效的NN模型,利用梯度搜索技术,使网络的实际输出值和期望输出值的误差最小,达到最佳分类效果.研究结果表明:高价值小样本故障特征的训练数据与测试数据具有高度的一致性,故障类型识别的准确率达到98.3%.该方法应用于石化大机组旋转机械表明方法简单有效,高价值小样本特征提取准确,故障识别能力强,可为石化大机组及其他大型设备旋转机械故障诊断提供指导.
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文献信息
篇名 基于高价值小样本的石化装置旋转机械故障诊断NN模型
来源期刊 机床与液压 学科 工学
关键词 旋转机械 故障诊断 NN模型 高价值小样本
年,卷(期) 2021,(24) 所属期刊栏目 故障诊断与可靠性|FAULT DIAGNOSIS & RELIABILITY
研究方向 页码范围 190-194
页数 5页 分类号 TH165+.3
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-3881.2021.24.036
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研究主题发展历程
节点文献
旋转机械
故障诊断
NN模型
高价值小样本
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
机床与液压
半月刊
1001-3881
44-1259/TH
大16开
广州市黄埔区茅岗路828号
46-40
1973
chi
出版文献量(篇)
20801
总下载数(次)
44
总被引数(次)
104386
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导