弹性BP神经网络的旋转机械故障诊断  

Fault diagnosis for rotating machinery based on RPROP neural network

作　　者：王光研[1] 许宝杰[1] 

机构地区：[1]北京机械工业学院机械工程系,北京100085

出　　处：《北京机械工业学院学报》2007年第2期9-12,共4页Journal of Beijing Institute of Machinery

基　　金：国家自然科学基金资助项目(50375017);北京市自然科学基金资助项目(3062008);北京市属市管高校人才强教计划资助项目;机电系统测控北京市重点实验室开放课题资助项目(KF20061123201;KF20061123202)

摘　　要：针对BP神经网络存在局部极小值和收敛速度慢等问题,提出了一种resilient backpropagation(RPROP)的改进BP网络。RPROP神经网络具有优良的非线性映射能力,可以很好地描述频率特征和诊断结果之间的关系,经改进算法训练的网络适合旋转机械故障诊断。A kind of BP neural network based on resilient backpropagation （RPROP）optimization algorithm is introduced in detail to overcome the disadvantages of standard BP algorithm, RPORP neural network is effective for dealing with non-linear mapping which can satisfactorily describe the non-linear relations between frequency character and diagnosis results. The improved BP neural network is suitable for diagnosis of rotating mechanical fault.

关 键 词：神经网络 故障诊断 旋转机械 MATLAB 

分 类 号：TP206[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]