文件名称：基于RBF人工神经网络的电动机振动故障诊断 (2008年)
文件大小：66KB
文件格式：PDF
更新时间：2024-05-18 05:07:36
工程技术 论文
针对电动机转子不平衡、不对中、油膜涡动、转子径向碰摩、喘振、轴承座松动等常见的几种振动故障,用RBF网络对提取出的6种故障信息进行分类,判断故障类型,并进行了仿真试验,最后将试验结果与BP网络的诊断结果进行了详细的分析比较.结果表明,RBF网络可以应用于电动机转子振动故障诊断,其诊断速度比BP神经网络快,诊断结果也更为准确.