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| 基于ARMA神经网络的泵机组故障诊断 | |
| 引用本文： | 武建军,邓松圣,周爱华,秦瑞胜.基于ARMA神经网络的泵机组故障诊断[J].机床与液压,2010,38(19). |
| 作者姓名： | 武建军 邓松圣 周爱华 秦瑞胜 |
| 作者单位： | 1. 解放军后勤工程学院,重庆,400016 2. 重庆工业自动化仪表研究所,重庆,400001 3. 新疆军区联勤部,新疆乌鲁木齐,830042 |
| 基金项目： | 解放军后勤工程学院博士生创新基金，重庆市科技攻关项目 |
| 摘 要： | 泵机组是保障油库正常作业的主要装备,也是一个有机的整体,采集的信号往往以几种故障状态的形式表现出来,因此对其进行故障诊断非常复杂。通过ARMA(时间序列分析法)提取振动信号中的振型参数、阻尼比、振型系数,然后利用BP神经网络进行模式识别。实验结果证明,利用ARMA与BP神经网络结合的方法,可以达到很好的识别效果。 |
| 关 键 词： | 泵机组 故障诊断 BP神经网络 |
Fault Diagnosis of Engine Pump Machine Based on ARMA and Neural Network |
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| Abstract: | |
| Keywords: | ARMA |
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