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RBF神经网络在往复泵故障诊断中的应用

Application of RBF Neural Network in Fault Diagnosis of Reciprocating Pump

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【作者】 李会明; 裴峻峰; 齐明侠; 罗红梅;

【Author】 LI Hui-ming~(1,2),PEI Jun-feng~(1,2),QI Ming-xia~3,LUO Hong-mei~3(1.Jiangsu Polytechnic University,Changzhou 213016,China;2.Jiangsu Engineering Technology Center for Oil and Gas Well Equipment Research,Changzhou 213016,China;3.China University of Petroleum,Dongying 257062,China)

【机构】 江苏工业学院; 中国石油大学; 中国石油大学 江苏常州213016; 江苏省油气井口装备工程技术研究中心; 江苏常州213016; 山东东营257062;

【摘要】 论述了RBF神经网络的基本网络结构和网络的学习及运行过程,结果表明:RBF神经网络具有极快的学习收敛速度。讨论了RBF神经网络在往复泵故障诊断中的应用,并对训练后的网络进行了仿真测试,仿真结果表明RBF网络有较高诊断正确率。

【Abstract】 The architecture,learning and running of the radial basis function neural network are discussed.The result shows that the RBF network has a high learning rate.And then it discusses the study of RBF network applied to reciprocating pump fault diagnosis,and the simulated results show that the RBF network has a high accuracy of diagnosis.

【关键词】 神经网络; RBF; 往复泵; 故障诊断;
【Key words】 neural network; RBF; reciprocating pump; fault diagnosis;
  • 【文献出处】 煤矿机械 ,Coal Mine Machinery , 编辑部邮箱 ,2006年11期
  • 【分类号】TH32
  • 【被引频次】6
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