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  1. 基于神经网络的滚动轴承故障诊断技术

  2. 滚动轴承是机械中应用最广泛的一种通用机械部件，轴承特定的使用环境造成其寿命的随机性较大，目前还无法准确预测其寿命。因此，轴承故障诊断就显得非常重要。本文对滚动轴承的振动数据分别在时域和频域进行了分析，由神经网络处理，对结果采用“判决区间+举手表决”方式，获得最终判断结果。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2014-05-26
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：luck410

  1. 电机滚动轴承故障诊断的多信息源数据融合方法

  2. 在电机滚动轴承的故障诊断领域中,由于电机运行环境的复杂性,以及目前大多数故障诊断依然是基于单参数进行,如振动、温度及电流等所能携带的故障特征进行诊断,所以不确定性因素及不确定信息也充斥其间,从而致使故障诊断的准确率较低。分析了传统故障诊断系统的弊端,并介绍了多信息源数据融合诊断系统的结构及其在故障诊断应用中的优势,并通过实例分析,采用3个独立传感器对轴承故障信号采集,并通过经验模态方法对信号处理得到故障特征向量,最后应用BP神经网络和D-S证据理论进行故障识别。每使用一次D-S证据理论的合成,均

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-18
    • 文件大小：452608
    • 提供者：weixin_38705762

  1. 小波包-BP神经网络在采煤机滚动轴承故障诊断中的应用

  2. 针对采煤机在正常工作中经常发生轴承故障的问题,提出了小波包和BP神经网络相结合的故障诊断系统。即运用小波包的分解方法提取检测信号的故障信息作为BP神经网络的输入样本,经过训练的神经网络可对采煤机上轴承的工作状态进行诊断和分类。试验结果表明,此方法对轴承的常见故障可进行有效的识别和诊断,方法简单可靠。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-29
    • 文件大小：765952
    • 提供者：weixin_38666208

  1. BP神经网络在轴承故障诊断中的应用

  2. 传统故障诊断方法很难对无法建立数学模型的系统进行有效的故障诊断。为了有效诊断轴承的故障,提出了基于BP神经网络的轴承故障诊断方法。简单介绍了常用的故障诊断方法、BP神经网络的结构和学习算法,详细介绍了BP神经网络在轴承故障诊断中的应用方法。仿真结果表明,通过合理选择网络节点数和训练样本,可以有效检测出轴承的故障信息。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-02
    • 文件大小：661504
    • 提供者：weixin_38696339

  1. 小波神经网络在双吸式离心水泵轴承故障诊断中的应用

  2. 提出了采用小波包的方法对供暖双吸式离心水泵轴承振动信号进行去噪和提取表征相应轴承故障的频带能量,并采用BP神经网络进行训练和故障识别,通过MATLAB进行了仿真,经试验验证该方法能够有效地识别出轴承故障。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-29
    • 文件大小：594944
    • 提供者：weixin_38611527