人工神经网络在机械故障诊断中的应用

下载PDF

导出

摘要由于BP神经网络学习算法存在易陷入局部极小及收敛速度慢的缺陷,利用实数编码改进遗传算法对神经网络的权值和阈值进行优化训练,并把训练好的神经网络用于机械振动信号预测及机械故障诊断中.通过对机械设备振动信号的预测,可以及早发现故障,及时消除隐患,为企业节省大量的维修时间和维修费用,提高企业的生产率.

作者薛小兰

机构地区晋中学院机械学院

出处《晋中学院学报》 2011年第3期91-93,共3页 Journal of Jinzhong University

关键词遗传算法神经网络机械故障诊断

分类号 TH701 [机械工程—精密仪器及机械]

引文网络
相关文献

1薛小兰.人工神经网络在机械故障诊断中的应用[J].机械研究与应用,2011,24(3):99-100. 被引量：1
2熊武勇,丁光明.机械振动诊断中信号的相关分析与故障定位[J].江西电力职业技术学院学报,2003,16(2):21-22. 被引量：4
3孙新学.在用门桥式起重机存在的事故隐患[J].劳动保护科学技术,1999,19(3):57-58.
4汪宏峰.技术分析在索道维修中的应用[J].有色设备,2006,20(1):43-45.
5吴文兵,陈章斌.分形理论在故障诊断中的应用[J].产业与科技论坛,2012,11(21):80-81.
6任小洪,徐卫东,刘立新,周天鹏,乐英高.基于遗传算法优化BP神经网络的数控机床热误差补偿[J].制造业自动化,2011,33(9):41-43. 被引量：18
7赵修臣,余智勇,刘颖,李岩.磁流体润滑的BP神经网络模型[J].润滑与密封,2003,28(2):60-61. 被引量：2
8田海雷,李洪儒,许葆华.基于小波包一混沌支持向量机的液压泵压力信号预测[J].中国机械工程,2013,24(8):1085-1089. 被引量：3
9关山,王龙山,聂鹏.基于EMD与LS-SVM的刀具磨损识别方法[J].北京航空航天大学学报,2011,37(2):144-148. 被引量：15
10朱永刚.浅谈电动单梁桥式起重机便携式按钮盘的检验[J].特种设备安全技术,2014(2):40-41. 被引量：1

晋中学院学报

2011年第3期

浏览历史

内容加载中请稍等...

人工神经网络在机械故障诊断中的应用

相关作者

相关机构

相关主题

浏览历史