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基于RBF神经网络的航空发动机轴承故障诊断

Aeroplane Engine Bearing Fault Testing By RBF Neural Network

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【作者】 吴德华鲁五一熊红云靳晓枝

【Author】 WU De - hua, LU Wu - yi , XIONG Hong - yun, JIN Xiao - zhi2 ( Changsha Aeronautical Vocational and Technical College, Changsha Hunan 410124; Information Engineering College of Central South University, Changsha Hunan 410075)

【机构】 长沙航空职业技术学院中南大学铁道校区信息学院中南大学铁道校区信息学院 湖南 长沙 410124 中南大学铁道校区信息学院湖南 长沙 410075湖南 长沙 410075

【摘要】 提出一种新的航空发动机滚动轴承故障诊断方法。利用小波包分解对轴承的动态信号进行分析、提取特征,采用RBF神经网络进行承故障诊断。对7类故障进行了实验,结果表明该方法具有很好的故障诊断效果。

【Abstract】 This paper proposes a new method for fault testing on the aeroplane engine bearing. In testing, Wavelet transformation is used to extract features of dynamic vibration information and then a RBF neural network is instructed to test bearing faults. After experiments on seven categories of faults, it is revealed that the proposed method attains a satisfactory effect.

  • 【文献出处】 长沙航空职业技术学院学报 ,Journal of Changsha Aeronautical Vocational and Technical College , 编辑部邮箱 ,2005年02期
  • 【分类号】V263.6
  • 【被引频次】3
  • 【下载频次】252
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