基于主成分分析和神经网络的机械故障诊断方法研究

摘要：

针对旋转机械结构故障,提出了一种基于主成分分析和BP神经网络的智能诊断方法.主成分分析主要用于时域特征参数的约简,BP神经网络经过约简后的参数训练能够对故障类型智能识别.实验结果表明该方法与直接使用BP神经网络相比,能够使神经网络的训练速度更快且识别精度更高.

关键词： 旋转机械 故障诊断 主成分分析 BP神经网络

作者: 潘佳 肖飞 王华庆

作者单位: 北京化工大学机电工程学院,北京100029

会议类型: 国内会议

会议名称: 2012年全国振动工程及应用学术会议

会议地点: 郑州

会议语种:中文

页码: 437-440

在线出版日期: 2012-08-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）