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基于矢谱和L-M神经网络的旋转机械故障诊断研究
被引量:
1
1
作者
董辛旻
韩捷
+1 位作者
石来德
尹献德
《汽轮机技术》
北大核心
2009年第5期372-375,共4页
讨论了矢谱融合技术和Levenberg-Marquardt(L-M)神经网络的相关理论,提出了基于矢谱和L-M神经网络的旋转机械故障诊断方法,建立了基于矢谱的旋转机械常见故障诊断L-M神经网络模型。模拟实验结果表明:与基于单通道数据的诊断结果对比,将...
讨论了矢谱融合技术和Levenberg-Marquardt(L-M)神经网络的相关理论,提出了基于矢谱和L-M神经网络的旋转机械故障诊断方法,建立了基于矢谱的旋转机械常见故障诊断L-M神经网络模型。模拟实验结果表明:与基于单通道数据的诊断结果对比,将矢谱数据融合应用于旋转机械常见故障诊断,可有效提高故障诊断的准确率。
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关键词
旋转机械
故障诊断
矢谱
l—m神经网络
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职称材料
题名
基于矢谱和L-M神经网络的旋转机械故障诊断研究
被引量:
1
1
作者
董辛旻
韩捷
石来德
尹献德
机构
同济大学机械工程学院
郑州大学振动工程研究所
河南省特种设备安全监测研究院
出处
《汽轮机技术》
北大核心
2009年第5期372-375,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目NO.50675209
河南省杰出人才创新基金NO.0621000500~~
文摘
讨论了矢谱融合技术和Levenberg-Marquardt(L-M)神经网络的相关理论,提出了基于矢谱和L-M神经网络的旋转机械故障诊断方法,建立了基于矢谱的旋转机械常见故障诊断L-M神经网络模型。模拟实验结果表明:与基于单通道数据的诊断结果对比,将矢谱数据融合应用于旋转机械常见故障诊断,可有效提高故障诊断的准确率。
关键词
旋转机械
故障诊断
矢谱
l—m神经网络
Keywords
rotary
m
achinery
fau
l
t diagnosis
vector spectru
m
l
-
m
neura
l
network
分类号
TH17 [机械工程—机械制造及自动化]
TP306 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于矢谱和L-M神经网络的旋转机械故障诊断研究
董辛旻
韩捷
石来德
尹献德
《汽轮机技术》
北大核心
2009
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