【摘 要】
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鉴于发动机轴承系统的复杂性和轴承故障信号的多样性,本文提出一种基于特征参数方根幅值(RA)序列和改进GRNN网络相结合的发动机轴承故障诊断新方法.通过提取轴承故障信号的RA
【机 构】
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北京化工大学 信息科学与技术学院,北京 100029
【出 处】
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2014年全国设备监测诊断与维护学术会议、第十六届全国设备监测与诊断学术会议、第十四届全国设备故障诊断学术会议暨2014
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鉴于发动机轴承系统的复杂性和轴承故障信号的多样性,本文提出一种基于特征参数方根幅值(RA)序列和改进GRNN网络相结合的发动机轴承故障诊断新方法.通过提取轴承故障信号的RA序列参数,可以有效识别轴承故障信息,再利用改进GRNN网络对输入特征参数进行识别和验证.改进后的GRNN网络增加了KCV (K folder cross validation)交叉验证算法,能够找到网络最佳的SPREAD值,构建最佳的GRNN网络.实验结果表明,RA序列与改进GRNN网络相结合的算法可以有效识别发动机的轴承故障,其运算效率和准确率有很大提高.
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