基于ARMA神经网络的泵机组故障诊断

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泵机组是保障油库正常作业的主要装备,也是一个有机的整体,采集的信号往往以几种故障状态的形式表现出来,因此对其进行故障诊断非常复杂。通过ARMA(时间序列分析法)提取振动信号中的振型参数、阻尼比、振型系数,然后利用BP神经网络进行模式识别。实验结果证明,利用ARMA与BP神经网络结合的方法,可以达到很好的识别效果。
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