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RBF神经网络在旋转机械故障诊断中的应用

陈松

三峡大学学报(自然科学版)Issue(4):101-104,4.
三峡大学学报(自然科学版)Issue(4):101-104,4.DOI:10.13393/j.cnki.issn.1672-948X.2014.04.022

RBF神经网络在旋转机械故障诊断中的应用

Application of RBF Neural Network to Fault Diagnosis of Rotary Machines

陈松1

作者信息

  • 1. 安徽建筑大学 机械与电气工程学院,合肥 230601
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摘要

Abstract

The frequency spectrum energy and axis orbit characteristics are used as the characteristics of me-chanical failure.Matlab software is used for programming,and then to obtain the recognition results.Using radial basis function(RBF)neural network in mechanical fault diagnosis,compared with the BP neural net-work and Elman neural network,the former has higher speed,higher accuracy and small identification error.

关键词

RBF神经网络/故障诊断/Matlab/旋o转机械/转子故障

Key words

radial basis funcction(RBF)neural network/fault diagnosis/Matlab/rotating machinery/rotor fault

分类

机械制造

引用本文复制引用

陈松..RBF神经网络在旋转机械故障诊断中的应用[J].三峡大学学报(自然科学版),2014,(4):101-104,4.

三峡大学学报(自然科学版)

OACSTPCD

1672-948X

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