基于RBF人工神经网络的电动机振动故障诊断

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针对电动机转子不平衡、不对中、油膜涡动、转子径向碰摩、喘振、轴承座松动等常见的几种振动故障,用RBF网络对提取出的6种故障信息进行分类,判断故障类型,并进行了仿真试验,最后将试验结果与BP网络的诊断结果进行了详细的分析比较.结果表明,RBF网络可以应用于电动机转子振动故障诊断,其诊断速度比BP神经网络快,诊断结果也更为准确.

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葛强,徐俩俩,仇宝云,等.基于RBF人工神经网络的电动机振动故障诊断[J].河海大学学报(自然科学版),2008,(6):842-845.(.[J]. Journal of Hohai University (Natural Sciences),2008,(6):842-845.(in Chinese))

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最后修改日期:2008-11-27
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在线发布日期: 2015-07-17
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