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基于模块化神经网络的轴承故障判断方法
被引量:
3
1
作者
涂淑琴
彭宏
《昆明理工大学学报(理工版)》
CAS
2004年第2期23-26,共4页
提出了一种用于滚动轴承类故障识别的混合模块化神经网络方法 .该方法将用于检测故障的过滤网络模块与用于分类的网络模块相组合 .首先将不同故障类别轴承的振动信号形成的特征向量经过滤模块 ,用改进的BP算法判断有无故障 ,然后经分类...
提出了一种用于滚动轴承类故障识别的混合模块化神经网络方法 .该方法将用于检测故障的过滤网络模块与用于分类的网络模块相组合 .首先将不同故障类别轴承的振动信号形成的特征向量经过滤模块 ,用改进的BP算法判断有无故障 ,然后经分类网络模块确定其所属故障类型 .分类模块中的网络结构则通过对每类故障独立训练形成 .实验结果证明 ,与单一神经网络学习及判断结果相比较 ,本文提出的方法准确率更高 。
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关键词
模块
化神经
网络
滚动轴承
故障判断
BP算法
过滤
网络
模块
分类网络模块
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职称材料
题名
基于模块化神经网络的轴承故障判断方法
被引量:
3
1
作者
涂淑琴
彭宏
机构
华南理工大学计算机学院
出处
《昆明理工大学学报(理工版)》
CAS
2004年第2期23-26,共4页
文摘
提出了一种用于滚动轴承类故障识别的混合模块化神经网络方法 .该方法将用于检测故障的过滤网络模块与用于分类的网络模块相组合 .首先将不同故障类别轴承的振动信号形成的特征向量经过滤模块 ,用改进的BP算法判断有无故障 ,然后经分类网络模块确定其所属故障类型 .分类模块中的网络结构则通过对每类故障独立训练形成 .实验结果证明 ,与单一神经网络学习及判断结果相比较 ,本文提出的方法准确率更高 。
关键词
模块
化神经
网络
滚动轴承
故障判断
BP算法
过滤
网络
模块
分类网络模块
Keywords
roller bearing
neural network
fault diagnosis
分类号
TH133.33 [机械工程—机械制造及自动化]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于模块化神经网络的轴承故障判断方法
涂淑琴
彭宏
《昆明理工大学学报(理工版)》
CAS
2004
3
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