神经网络技术及其在旋转机械故障诊断中的应用

人工神经元网络模型是由大量的简单计算单元广泛相互联接而成的一个非线性动力学网络系统,它以高度的并行分布式处理、联想记忆、自组织及自学习能力和极强的非线性映射能力,在众多的领域里显示了广阔的应用前景。本文从模式识别的角度,论述了神经元网络技术及其在旋转机械故障诊断中的应用,就神经元网络结构及其所能形成的模式分类决策区域作了较为详尽的阐述,并与传统的模式识别技术作了比较。最后在振动频谱波形特征的基础上,就旋转机械中五种典型故障模式,用感知器网络进行了试验研究和分析。结果表明,人工神经元网络技术对于高维空间模式识别及非线性模式识别问题,具有较强的分类表达能力。作为一种新的自适应模式识别方法,神经元网络技术能够有效地解决故障诊断中较为复杂的状态识别问题。