文献类型：期刊文章

作　　者：张应红[1] 李聪[2] 景晖[1] 闫建军[3]

机构地区：[1]桂林电子科技大学机电工程学院,广西桂林541004 [2]桂林航天工业学院机械工程系,广西桂林541004 [3]中国煤炭科工集团太原研究院,山西太原030006

出　　处：《机床与液压》

基　　金：广西制造系统与先进制造技术重点实验室项目(10-046-07_005);广西科技攻关项目(10123005-12;1114007-1;1298019-2)

年　　份：2014

卷　　号：42

期　　号：3

起止页码：180-183

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2011、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：滚动轴承是矿用皮带机的重要零部件,直接决定着皮带机的运转状况。因此,对其开展故障诊断研究有重要的理论和现实意义。研究了人工神经网络的原理、结构和学习算法,并将该网络应用于皮带机滚动轴承的故障诊断中。首先采集不同类型的滚动轴承故障信号,并对信号进行预处理。然后对神经网络进行训练,当训练误差满足设定要求时,训练完成。最后,利用训练成熟的神经网络对滚动轴承进行故障诊断。实验结果表明神经网络技术可以快速、准确地诊断出皮带机滚动轴承的故障类型。

关 键 词：神经网络 故障诊断 矿用皮带机  滚动轴承

分 类 号：TD72]