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轴承故障的自适应小波神经网络分类
  • ISSN号:1000-3762
  • 期刊名称:《轴承》
  • 时间:0
  • 分类:TH133.33[机械工程—机械制造及自动化] TP206.3[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]广东工业大学机电工程学院,广州510090, [2]华南理工大学机械工程学院,广州510640
  • 相关基金:基金项目:国家自然科学基金资助项目(50305005)
中文摘要:

提出了一种用于故障分类的自适应小波神经网络,网络第一部分利用小波伸缩平移系把信号分解到不同频道上进行特征提取,第二部分对提取的特征信息进行学习或判断。推导了该网络的学习算法,并应用其对轴承进行了故障分类,结果表明该网络分类准确,可靠性高。

英文摘要:

One kind of adaptive wavelet neural network for fault classification is put forward. In the first component of network, a family of wavelet is used to decompose signal into different channels so that feature of signal can be extracted, while the second component of network is used to learn these information or judge fault type according to these feature. The learning algorithm is presented in detail and this network is applied to fault classification of beatings. The result demonstrates that this neural network can classify fault accurately and reliably.

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期刊信息
  • 《轴承》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:洛阳轴承研究所有限公司
  • 主办单位:洛阳轴承研究所有限公司
  • 主编:杜迎辉
  • 地址:河南省洛阳市吉林路
  • 邮编:471039
  • 邮箱:zcbj@sohu.com zcbjb@163.com
  • 电话:0379-64881567
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-3762
  • 国内统一刊号:ISSN:41-1148/TH
  • 邮发代号:36-17
  • 获奖情况:
  • 荣获1996-1998年度机械工业优秀期刊二等奖,荣获1993-1994年度优秀科技期刊三等奖,荣获1992年全国优秀科技期刊评比三等奖
  • 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),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:5181