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RBF神经网络在旋转机械故障诊断中的应用
  • ISSN号:1001-3997
  • 期刊名称:《机械设计与制造》
  • 时间:0
  • 分类:TH16[机械工程—机械制造及自动化] TP206[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
  • 作者机构:[1]北京机械工业学院机械工程系,北京100085
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(50375017),北京市自然科学基金资助项目(3062008),北京市教委科技项目(51051002)
中文摘要:

论述了RBF神经网络的基本网络结构和网络的学习及运行过程,结果表明:RBF神经网络具有极快的学习收敛速度。讨论了RBF神经网络在旋转机械故障诊断中的应用,并对训练后的网络进行了仿真测试,仿真结果表明RBF网络有较高诊断正确率。

英文摘要:

The architecture, learning and running of the radial basis function neural network are discussed.The result shows that the RBF network has a high learning rate. And then it discusses the study of RBF network applied to rotating machinery fault diagnosis , and the simulated results show that the RBF network has a high accuracy of diagnosis.

同期刊论文项目
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期刊信息
  • 《机械设计与制造》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国教育部
  • 主办单位:辽宁省机械研究院 东北大学
  • 主编:张义民
  • 地址:沈阳市皇姑区北陵大街56号
  • 邮编:110032
  • 邮箱:mdm1963@163.com
  • 电话:024-86899120 86894543
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-3997
  • 国内统一刊号:ISSN:21-1140/TH
  • 邮发代号:
  • 获奖情况:
  • 中文核心期刊,中国科技核心期刊,辽宁省优秀科技期刊一等奖,中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:30635