| 一种基于神经网络的离心式鼓风机故障发生时间预测方法 |
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| 引用本文： | 王福亮,秦衡峰,凌健. 一种基于神经网络的离心式鼓风机故障发生时间预测方法[J]. 风机技术, 2004, 0(3): 53-55 |
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| 作者姓名： | 王福亮 秦衡峰 凌健 |
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| 作者单位： | 1. 中南大学机电工程学院,长沙市,410083
2. 长沙冶金机械厂,长沙市,410083 |
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| 摘 要： | 在充分考虑了D350离心鼓风机故障来源的基础上,确定了风机后轴承轴瓦轴向、水平、垂直3个方向的振动速度作为故障预测的依据.并根据D350离心鼓风机故障发生时间预测的特点,设计了一个BP神经网络预测模型,然后再利用实验测得的一段连续时间的振动速度值来对BP神经网络进行训练,并验证了经过训练的网络预测结果的可靠性.最后将一组估计的振动速度值输入BP神经网络,对未来10天进行预测,预测结果表明与实际故障的发生时间非常接近.
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| 关 键 词： | 离心式鼓风机 故障预测 神经网络 |
| 修稿时间： | 2003-10-16 |
Predictive Method of Fault Occurrence Time of Centrifugal Blower Based on Neural Network |
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