| 旋转机械的自组织映射神经网络故障分类方法研究 |
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| 引用本文： | 高晶波,王日新,徐敏强. 旋转机械的自组织映射神经网络故障分类方法研究[J]. 热力透平, 2005, 34(2): 97-99 |
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| 作者姓名： | 高晶波 王日新 徐敏强 |
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| 作者单位： | 哈尔滨工业大学航天学院,哈尔滨,150001;哈尔滨工业大学航天学院,哈尔滨,150001;哈尔滨工业大学航天学院,哈尔滨,150001 |
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| 基金项目： | “黑龙江省基金重点项目(ZJG03-1)”资助 |
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| 摘 要： | 旋转机械广泛应用于工业生产中，对旋转机械的故障诊断方法很多，本文根据自组织映射神经网络原理，应用故障诊断的标准样本进行神经网络的训练，并通过实验的方法给出自组织映射神经网络对故障分类的方法。
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| 关 键 词： | 旋转机械 故障分类 自组织映射神经网络 |
| 文章编号： | 1672-5549(2005)02-0097-03 |
| 修稿时间： | 2004-11-25 |
Study on Rotor Fault Classifiers Based on SOM |
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| GAO Jing-bo,WANG Ri-xin,XU Min-qiang. Study on Rotor Fault Classifiers Based on SOM[J]. Thermal Turbine, 2005, 34(2): 97-99 |
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| Authors: | GAO Jing-bo WANG Ri-xin XU Min-qiang |
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| Abstract: | It is important to diagnose the rotor faults of machine that applied in the industry . Many methods have been used for diagnosing rotor fault. In the paper, the SOM is used for classification of rotor faults. The standard fault characters obtained from theory and practice are applied to train the SOM neural network. The classifier of SOM is verified & corrected through the experiment. |
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| Keywords: | rotary machine fault classifier SOM |
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