概率神经网络在往复压缩机多故障诊断技术研究中的应用

发布时间：2017-08-05 06:07

  本文关键词：概率神经网络在往复压缩机多故障诊断技术研究中的应用

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【摘要】：往复压缩机结构复杂,故障种类较多,导致诊断难度较大。针对往复压缩机多故障诊断难的问题,提出了一种基于概率神经网络的往复压缩机多故障诊断分类诊断方法,该方法提出5种无量纲因子作为往复压缩机多种故障特征数值,将其融合形成特征矩阵,输入概率神经网络进行往复压缩机多故障诊断分类。通过工程案例分析,该方法在往复压缩机多故障诊断分类方面的准确性有了显著提高并大大缩短了诊断分类时间,为往复压缩机多故障诊断分类提供了一种快捷有效的手段。
【作者单位】： 北京化工大学诊断与自愈工程研究中心;
【关键词】： 故障诊断 概率神经网络 往复压缩机
【基金】：国家重点基础研究发展计划资助项目(“973”计划,2012CB026000)
【分类号】：TH45
【正文快照】： 1引言往复压缩机目前广泛应用于炼油、化工等流程工业,结构复杂,激励源众多,故障特征信号复杂,造成诊断难度有所增大。另外,由于负荷运载过大,经常发生突发性事件,造成巨大的损失,给生产安全带来一定的危害,所以进行准确的往复压缩机故障诊断分类就尤为重要。目前针对往复压缩

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本文编号：623425