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SOM-BP复合神经网络在齿轮箱故障诊断中的应用研究
  • 期刊名称:噪声与振动控制
  • 时间:0
  • 页码:165-168
  • 语言:中文
  • 分类:TP277[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] TP183[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—控制理论与控制工程]
  • 作者机构:[1]中北大学机械工程与自动化学院,太原030051
  • 相关基金:国家自然科学基金资助(50875247)
  • 相关项目:基于粒子群优化和滤波技术的复杂传动装置早期故障诊断研究
作者: 潘宏侠|程鹏|
中文摘要:

针对齿轮箱的故障模式和特征量之间复杂的非线性关系,采用SOM-BP复合神经网络,引用齿轮箱常见的故障及其相关参数作为训练样本建立诊断模型。在Matlab环境下,通过仿真试验并与BP网络进行比较,验证了此复合神经网络用于齿轮箱故障诊断的正确性和精确性,具有一定的工程应用价值。

英文摘要:

Due to the complex nonlinear relation between breakdown mode and characteristic parameters of gear-boxes,the SOM-BP composite neural network is used,and the diagnosis mode is established with the common breakdown condition and the related parameters of the gear boxes used as the training sample.Under the Matlab environment,through the simulation test and comparison with BP network,correctness and accuracy of the composite neural network for gear box failure diagnosis are verified.

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