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基于加权概率神经网络的齿轮箱抗噪故障诊断 总被引:1,自引:0,他引:1
针对齿轮箱现场故障诊断易受噪声干扰、诊断精度低的问题,提出了一种基于区分性权重概率神经网络的故障诊断方法。该方法考虑了不同子带特征受噪声的污染程度不同,提高噪声影响小的特征在诊断中的权重,降低噪声影响大的特征在诊断中的权重,以提高诊断的噪声鲁棒性,最终实现了齿轮箱故障的诊断。试验研究结果表明,与BP神经网络和概率神经网络诊断相比,该方法具有较高的诊断正确率和较强的诊断鲁棒性;并且该方法中平滑度参数对故障诊断精度影响不大,可以避免该参数选择困难的问题,具有良好的工程应用前景。 相似文献
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针对层流冷却区温度测量易受冷却水、雾气干扰的问题,利用喷射的气体产生的气垫效应,开发了非接触式悬浮测温装置.采用计算流体力学(CFD)方法研究间距、喷嘴下缘面积和均压槽深度等关键结构参数对喷嘴受力、带钢表面气体压力分布的影响,通过动力学仿真研究黏性阻尼系数对悬浮的响应速度、稳定性的影响,并确定了非接触式测温装置的基本系统参数.开发的非接触式悬浮测温装置具有良好的间距自调节能力,能够稳定地悬浮在带钢表面.将该装置应用到某钢厂层流工况物理模拟系统中,结果表明,在冷却水扰动、被测物体高速移动和振动的恶劣工况下,该装置仍能取得满意的测量效果. 相似文献
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