基于神经网络的大型回转机械运行状态监测

陈岳东; 屈梁生

您当前的位置：

首页 >

文章列表页 >

基于神经网络的大型回转机械运行状态监测

化工学报 | 更新时间：2025-12-16

- 基于神经网络的大型回转机械运行状态监测
- THE SURVEILLANCE OF LARGE ROTATING MACHINERY VIA ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS
- 化工学报 1993年第1期
- 作者机构：
  
  西安交通大学机械工程系,西安交通大学机械工程系西安710049,西安,710049
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：
  中图分类号：
- 网络首发：1993-02-25，
  
  纸质出版：1993-02-25
- 稿件说明：
移动端阅览
陈岳东, 屈梁生. 基于神经网络的大型回转机械运行状态监测[J]. 化工学报, 1993,(1).

陈岳东, 屈梁生. THE SURVEILLANCE OF LARGE ROTATING MACHINERY VIA ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS[J]. CIESC Journal, 1993, (1).
陈岳东, 屈梁生. 基于神经网络的大型回转机械运行状态监测[J]. 化工学报, 1993,(1). DOI：

陈岳东, 屈梁生. THE SURVEILLANCE OF LARGE ROTATING MACHINERY VIA ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS[J]. CIESC Journal, 1993, (1). DOI：

摘要

Abstract

In recent years

artificial neural networks(ANNs) have been successfully used in many fields. In order to improve the accuracy of surveillance and diagnosis for large rotating machinery in chemical processes

first

the time domain signal is transformed into featuressuited for the learning of neural network

then

ANN(BP) is used to extract the features of the field vibrational signal. By means of the features extraced

it is easy to monitor the vibration situation of a machinery unit. Checking with practical vibration data has proved this method to be satisfactory.

关键词

Keywords

references

浏览量

159

下载量

CSCD

文章被引用时，请邮件提醒。

提交

工具集

关联资源

固体蓄冷填充床性能提升及保冷特性研究

复合金属CuCr2O4表面CNCl水解反应机理

低截面气速下气液旋流分离器性能研究

煤化工废盐中杂质对NaCl和Na2SO4溶剂化影响研究

变工况下换热网络中的热量传递规律及瓶颈识别与优化