基于神经网络的旋转机械运行状态预测

英文篇名：Neural Network Used in Rotary Machine Operation Prediction
中文刊名：河北联合大学学报(自然科学版)
英文刊名：Journal of Hebei United University(Natural Science Edition)
作者：王小乐 ; 玄兆燕
英文作者：WANG Xiao-le ; XUAN Zhao-yan (School of Mechanical Engineering ; Hebei United University ; Tangshan Hebei 063009 ; China)
中文关键词：BP神经网络模型 ; 振动烈度 ; 趋势预测
英文关键词：BP neural network model ; Vibration severity ; operation prediction
出版日期：2013-01-25
机构：河北联合大学机械工程学院;
年：2013
期：01
出版单位：河北联合大学学报(自然科学版)

摘要

根据人工神经网络模型,运用MATLAB的神经网络工具箱建立BP神经网络预测模型,以振动烈度作为神经网络的输入,对旋转机械运行趋势进行预测。实验证明该模型用于旋转机械故障预测的有效性和可行性,具有良好的应用价值。
According to artificial neural network model,we build a BP neural network model based on the neuralnetwork toolbox of MATLAB.The vibration severity is input of neural network,to predict the rotary machine operation.Finally,experiment shows that this model is not only effective and feasible for rotary machine operation prediction but also has a good value.

引文

[1]王江萍.机械设备故障诊断技术及应用[M].西安:西北工业大学出版社,2001:180-182.
    [2]李强,徐戈,杨彩霞.人工神经网络在潜在地震危险区估计中的应用[J].华北地震科学,2007,25(2):36-41.
    [3]董长虹.神经网络与应用[M].北京:国防工业出版社,2005:124-143.
    [4]Pei J,Han J,Mortazavi B.Prefixspan:mining sequential patterns efficiently by prefix—projected pattern growth[J].Data Engineering,2001,8(4):215-224.
    [5]明庆忠,李庆雷.发展旅游循环经济的科技支撑研究[M].北京:科学出版社,2008.