神经网络在旋转机械故障诊断中的应用研究

旋转机械在化工、机械、冶金、矿山、炼油、受电等工业领域应用广泛，常见的有压缩机、风机、汽轮机、发电机等，它们都是由转动部件和非转动部件构成的。转动部件有转子、齿轮、联轴器、滚动轴承等，非转动部件包括滑动轴承、轴承座、机壳以及地基等。对大型旋转机械进行状态监测和故障诊断具有重要的实用价值。但是，由于旋转机械本身构造的复杂性，其故障形式繁多。产生故障的原因复杂。故障和症状之间缺乏明显的对应关系，因此用人工方法难以从症状中查出故障，神经网络技术的出现则为故障的模式识别提供了有力的手段。