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人工神经网络在离心式通风机故障诊断中的应用
引用本文:荆双喜,绳飘,行志刚,郭燕飞.人工神经网络在离心式通风机故障诊断中的应用[J].煤矿机械,2005(12):159-161.
作者姓名:荆双喜  绳飘  行志刚  郭燕飞
作者单位:河南理工大学,机械监测与故障诊断研究所,河南,焦作,454003
摘    要:通过对已采集的通风机振动信号分析和整理,提出了应用人工神经网络对其进行故障诊断,以G4-73-11离心式矿用通风机为研究对象,用小波包分解技术提取其振动信号的能量特征作为特征向量,建立了神经网络模型,并应用此网络对一矿用通风机G4-73-11No28D进行故障诊断,结果表明,此网络可作为智能分类器对离心式通风机的常见故障进行识别和诊断。

关 键 词:BP  风机  故障诊断
文章编号:1003-0794(2005)12-0159-03
收稿时间:2005-08-13
修稿时间:2005年8月13日

Application of Artifical Neural Network in Fault Diagnosis for Centrifugal Ventilator
JING Shuang-xi,SHENG Piao,XING Zhi-gang,GUO Yan-fei.Application of Artifical Neural Network in Fault Diagnosis for Centrifugal Ventilator[J].Coal Mine Machinery,2005(12):159-161.
Authors:JING Shuang-xi  SHENG Piao  XING Zhi-gang  GUO Yan-fei
Affiliation:Machine Monitoring and Fault Diagnosis Institute, Henan Polytechnic University, Jiaozuo 454003, China
Abstract:According to the analysis and picking up ventilator vibration signal, the idea that ANN can be used to diagnose the default of ventilator is offered. For G4 - 73 - 11 ventilator, the ANN is established by wavelet packet pick - up eigenvector, when this ANN is applied to diagnosis the G4 - 73 - 11No28D ventilator, the result shows that the working state and default of centrifugal ventilator can be classified and identified by this network.
Keywords:BP  ventilator  fault diagnosis
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