检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]广东石油化工学院计算机与电子信息学院,广东茂名525000 [2]广东工业大学自动化学院,广东广州510006
出 处:《自动化与仪器仪表》2015年第12期47-48,51,共3页Automation & Instrumentation
基 金:茂名市科技计划项目(201529;201310)
摘 要:随着人们越来越重视机械安全运行,人们对机械故障诊断关注程度也越来越高。为了提高机械故障诊断的效率和准确率,提出一种融合PCA和BP神经网络的故障诊断方法。利用PCA对故障诊断特征进行降维,再利用BP神经网络进行故障诊断。采用Matlab软件实现了基于PCA和BP神经网络的故障诊断仿真系统。运行结果表明,该系统界面友好、使用简便,对故障诊断的准确率较高等优点。As people pay more and more attention to the operation of the mechanical safety, people pay more attention to the mechanical fault diagnosis. In order to improve the efficiency and accuracy of mechanical fault diagnosis, a new fault diagnosis method base on PCA and BP neural networks is proposed. The proposed method Used PCA to reduce the fault diagnosis feature, and then used BP neural network for fault diagnosis. The fault diagnosis system based on PCA and BP neural network was implemented by using MATLAB software. The results showed that the system has the advantages of friendly interface, easy use, and higher accuracy for fault diagnosis.
分 类 号:TH165.3[机械工程—机械制造及自动化] TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在链接到云南高校图书馆文献保障联盟下载...
云南高校图书馆联盟文献共享服务平台 版权所有©
您的IP:216.73.216.229