集成神经网络在机械故障诊断中的应用  

Application of integrated neural networks to fault diagnosis of machinery

作　　者：栗青[1] 李治[2] 刘一芳[1] 陈长征[1] 

机构地区：[1]沈阳工业大学建筑工程学院,辽宁沈阳110023 [2]沈阳市科技局,辽宁沈阳110021

出　　处：《沈阳工业大学学报》2003年第2期141-143,共3页Journal of Shenyang University of Technology

摘　　要：目前,机械故障诊断的关键是寻找一种使诊断结果更为有效的方法.对于复杂的故障,单一的神经网络诊断很难得出准确结果,考虑到旋转机械故障的复杂性,因而将集成神经网络应用于机械故障诊断中.根据故障的特点,将集成神经网络分为浅层次集成和深层次集成,并通过诊断实例验证了此方法的准确性.At present, the key to the fault diagnosis is to find a method to make the diagnosis more accurate. With the complicity of the fault, using the simple neural network dose not produced accurate conclusions, and the integrated neural networks can overcome the shortcomings. The integrated fault diagnosis system, utilizing the vibration subnetwork, and oil subnetwork, may improve the accuracy greatly.

关 键 词：故障诊断 集成神经网络 机械维修 浅层次集成 深层次集成 

分 类 号：TH17[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]