自适应BP神经网络的转子系统载荷识别的研究

发布时间：2017-09-30 06:06

  本文关键词：自适应BP神经网络的转子系统载荷识别的研究

  更多相关文章： 转子轴承系统 弯扭耦合 自适应算法 BP神经网络 载荷识别

【摘要】：为了研究振动信号与系统所受载荷的耦合关系,提出了BP神经网络的识别方法。以拉格朗日方程为基础,建立了机械转子轴承系统的弯扭耦合方程,得到了基于系统位移和扭转角响应的系统运算方程。在MATLAB/simulink环境下建模,使用信号发生器模拟加载并对其进行仿真,构建自适应算法的BP神经网络模型,利用振动位移对实验的载荷进行识别。研究结果表明,在对转子系统进行载荷识别时,自适应BP神经网络方法相对简单且有更高的识别精度,平均相对误差为2.15%。
【作者单位】： 太原理工大学机械工程学院;煤矿综采装备山西省重点实验室;
【关键词】： 转子轴承系统 弯扭耦合 自适应算法 BP神经网络 载荷识别
【基金】：国家自然科学基金(51475318)
【分类号】：TH133;TP183
【正文快照】： 1引言载荷识别问题,在机械系统的力学计算、结构设计、故障诊断中是一个非常重要的问题,它为结构的设计、计算及故障分析提供可靠的载荷依据,为减小系统的振动和系统的安全运行提供可靠的环境条件[1]。因此需要对载荷识别的方法进行研究。获得精确可靠的载荷数据是机械设备安

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本文编号：946535