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基于BP神经网络的炼钢转炉轴承故障诊断系统

Fault Diagnosis System Based on BP Neural Network for Steel Convertor Roller Bearing
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摘要 轴承故障的及时诊断非常重要,鉴于传统的故障诊断方法对多征兆故障的情况难以准确定位,提出了基于BP神经网络的故障诊断方法。该方法利用BP神经网络对炼钢转炉耳轴轴承运转时的典型故障和信号进行学习与分析,设计了一个具有多征兆故障分析和数据管理等功能的故障诊断系统。该系统经过一年多的现场实际运行,效果良好,证实此方法可靠,易于推广。
出处 《计算机系统应用》 2008年第6期81-83,共3页 Computer Systems & Applications
基金 横向项目<攀枝花提钒转炉炼钢轴承故障的在线监测> 项目合同编号:2005钢钒外协05
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