滚动轴承振动诊断的SOM神经网络方法

被引:18
作者
吴涛 [1 ]
原思聪 [2 ]
孟欣 [2 ]
张满意 [2 ]
刘道华 [2 ]
机构
[1] 中煤西安设计工程有限责任公司
[2] 西安建筑科技大学机电工程学院
关键词
振动; 滚动轴承; 故障诊断; SOM神经网络;
D O I
10.19356/j.cnki.1001-3997.2010.01.084
中图分类号
TH133.33 [滚动轴承];
学科分类号
摘要
归纳和总结了SOM神经网络多参数诊断法的实施步骤,阐述了轴承故障与振动信号之间的关系以及SOM神经网络的工作原理和实现过程,通过试验研究,提取了反映滚动轴承故障类型的振动信号的特征参数,以构建训练神经网络的特征向量,利用MATLAB 7.0人工神经网络工具箱(ANN)模拟和仿真SOM神经网络,然后用训练后的SOM神经网络对故障模式进行识别。
引用
收藏
页码:198 / 200
页数:3
相关论文
共 7 条
[1]  
人工神经网络原理及应用.[M].朱大奇;史慧编著;.科学出版社.2006,
[2]  
MATLAB神经网络仿真与应用.[M].闻新等编著;.科学出版社.2003,
[3]   基于小波包特征向量与神经网络的滚动轴承故障诊断 [J].
刘乐平 ;
林凤涛 .
轴承, 2008, (04) :46-48
[4]   利用SOM网络可视化方法诊断液压系统故障 [J].
余金宝 ;
谷立臣 ;
孙颖宏 .
工程机械, 2007, (12) :54-57+134
[5]   基于SOM神经网络的矿井提升机减速器齿轮故障诊断 [J].
李春华 ;
肖洋 ;
刘绍东 .
矿山机械, 2007, (08) :92-94+5
[6]   滚动轴承的铁谱-振动模糊综合诊断系统 [J].
翟雨生 ;
孙红亮 ;
卞国华 ;
房勇 .
煤矿机械, 2006, (11) :165-167
[7]   SOM神经网络在卫星电源系统故障诊断中的应用 [J].
谷吉海 ;
姜兴渭 ;
刘树林 ;
黄文虎 .
强度与环境, 2002, (02) :38-41