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基于BP神经网络模型的电机故障诊断专家系统 被引量:19

BP Neural Network Model Based Expert System of Fault Diagnostic of Electrical Machinery
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摘要 针对传统机械设备故障诊断专家系统存在知识获取能力弱、求解有一定局限性等问题 ,介绍了BP神经网络旋转机械故障诊断专家系统 ,对单位BP算法 ,BP神经网络的建立、训练及应用作了具体说明。该系统学习效率高 ,故障诊断准确 ,已成功应用于铁路机车走行部的轮对电机在线故障诊断。 To against the weakness of capability of knowledge acquisition and limitation of obtaining solution in traditional fault diagnostic expert system for machinery equipment,the BP neural network based expert system of fault diagnostic for rotating machinery is introduced.The unit BP algorithm,BP neural network establishment,training and application of the system are described concretely.The system features high efficiency learning and proper fault diagnosis and has been used successfully in fault diagnostic of electrical machinery of railway locomotives.
作者 黄丹 黄采伦
出处 《自动化仪表》 CAS 北大核心 2003年第3期15-17,共3页 Process Automation Instrumentation
基金 国家科技部"创新基金"资助项目 (立项代码 0 0C2 62 1 4 0 0 861 ) 湖南省"火炬计划"项目(湘科高火字 [2 0 0 0 ]第 1 0 9号)
关键词 BP算法 神经网络 故障诊断 电机 专家系统 BP algorithm Neural network Fault diagnostic Electrical machinery Expert system
  • 相关文献

参考文献3

  • 1吴今培.智能故障诊断与专家系统[M].北京:科学出版社,2001..
  • 2Board D B. Incipient failure detection for helicpter drive trains. AIAA/SAE 13th propulsion conference,Orlado,Florida/july, 1977:11 ~ 13.
  • 3Lewis D J. A Self-learing fault-diagnosis system. Trans Instt MC, 1991,13(1):29-35.

同被引文献120

引证文献19

二级引证文献66

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