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双截面信息融合在故障诊断中的应用
  • ISSN号:1001-5884
  • 期刊名称:《汽轮机技术》
  • 时间:0
  • 分类:TH17[机械工程—机械制造及自动化] TB53[理学—物理;理学—声学;一般工业技术]
  • 作者机构:[1]郑州大学振动工程研究所,郑州450002, [2]同济大学机械工程学院,上海200092
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(the National Natural Science Foundation of China under Grant NO. 50675209 )河南省杰出人才创新基金( the Outstanding Talented Person Innovation Foundation of Henan under Grant NO. 0621000500 )
中文摘要:

讨论了转子运动和单截面信息融合的相关理论,提出了基于双截面信息融合的旋转机械故障诊断方法,建立了基于双截面融合能量谱的旋转机械常见故障诊断BP神经网络模型。模拟实验结果表明:与基于单截面数据的诊断结果对比,将双截面融合应用于旋转机械常见故障诊断,可有效提高故障诊断的准确率。

英文摘要:

The rotor motion and the information fusion of single section were discussed; the fault diagnosis method for rotary machinery based on the information fusion of two sections was put forward, and the back propagation neural network model was established. Engineering practice indicated that the fault diagnosis accuracy based on the information fusion of two sections was higher than that based on the information fusion of single section.

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期刊信息
  • 《汽轮机技术》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:哈尔滨电气集团
  • 主办单位:哈尔滨汽轮机厂有限责任公司
  • 主编:张秋鸿
  • 地址:哈尔滨市香坊区三大动力路345号
  • 邮编:150040
  • 邮箱:QLJJS@harbin-electric.com
  • 电话:0451-82953173
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-5884
  • 国内统一刊号:ISSN:23-1251/TH
  • 邮发代号:14-273
  • 获奖情况:
  • 国家中文核心期刊
  • 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),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:6068