【摘 要】
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提出了一种基于ELM(Extreme Learning Machine极限学习机)神经网络的机械设备故障预测方法,该方法对机械设备运行过程中的振动信号提取多个特征指标,并对各指标进行神经网络
【机 构】
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青岛科技大学,山东临矿集团机电处,中国矿业大学（北京）
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提出了一种基于ELM(Extreme Learning Machine极限学习机)神经网络的机械设备故障预测方法,该方法对机械设备运行过程中的振动信号提取多个特征指标,并对各指标进行神经网络辨识,同时进行时间序列预测。该网络具有学习速度快、泛化能力强等优点,能够很好的应用于非线性系统的辨识与预测。试验仿真采用美国西储大学轴承数据中心发布的轴承故障振动数据,结果表明该方法能够很好的辨识时间序列故障状态,同时能够进行准确的预测,在煤炭实际生产中具有广泛的应用前景。
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