电机滚动轴承故障诊断中BP与RBF神经网络的比较
凌标灿
杨佳滨
1.华北科技学院安全工程学院,北京东燕郊,0652012.华北科技学院安全工程学院,北京东燕郊,065201
摘要：针对电机滚动轴承故障检测的复杂性,采用了理论成熟且应用较多的BP神经网络和RBF神经网络两种故障诊断方法.首先通过经验模态分解的方法对滚动轴承的振动信号进行故障特征提取,并将故障特征向量输入到BP神经网络和RBF神经网络进行达标训练,最后对两种神经网络在滚动轴承故障诊断方面进行了比较分析,结果表明,两种神经网络的故障诊断效果均理想,但是RBF神经网络故障诊断结果较准且训练速度快,具有一定的优越性.
关键词：滚动轴承故障诊断BP神经网络RBF神经网络模式识别
分类号：TH133.33(机械零件及传动装置)TP183(自动化基础理论)
资助基金：中央高校基本科研业务费资助(3142018040)
论文发表日期：2018-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 53-57 )
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