|
个人信息Personal Information
教授 博士生导师
招生学科专业：
交通运输工程 -- 【招收博士、硕士研究生】 -- 民航学院
电子信息 -- 【招收博士、硕士研究生】 -- 民航学院
交通运输 -- 【招收博士、硕士研究生】 -- 民航学院
交通运输工程 -- 【招收硕士研究生】 -- 通用航空与飞行学院
交通运输 -- 【招收硕士研究生】 -- 通用航空与飞行学院
性别：男
学历：研究生(博士后)
学位：工学博士学位
所在单位：通用航空与飞行学院
联系方式：报考研究生咨询的同学请发送短信至：13851875041 或发送邮件至：cgnuaacca@163.com
电子邮箱：
扫描关注
基于自组织神经网络的滚动轴承状态评估方法
点击次数：
所属单位：民航学院
发表刊物：中国机械工程
关键字：自组织神经网络;主成分分析;特征融合;最小匹配距离;滚动轴承;故障识别;
摘要：针对单一特征在进行故障诊断时准确率不高的问题,提出了一种基于自组织神经网络(SOM)的滚动轴承状态评估方法。该方法首先从原始振动信号中提取出多特征数据,运用主成分分析(PCA)方法对多特征数据进行预处理,采用SOM进行网络训练,构建多特征数据的融合模型,输出竞争神经元层的权值矢量;然后,计算每一个样本到竞争神经元层权值矢量的最小欧氏距离,输出最终的融合指标;最后,通过比较待检测样本与正常样本的最小欧氏距离的差异来判断轴承的状态。将该方法应用于滚动轴承状态评估,试验结果表明:融合指标比单一指标对早期故障更加敏感、更加稳健;同时,融合指标能够定量地描述轴承状态的劣化过程。
是否译文：否
发表时间：2017-03-02
合写作者：张全德,林桐,欧阳文理,滕春禹,王洪伟
通讯作者：陈果