基于LM-BP神经网络的机床伺服系统故障诊断

摘要：

针对故障复杂、传统维修方法较难实现快速、准确的故障定位问题,在克服传统BP神经网络进行故障诊断存在问题的基础上,引入基于LM-BP的神经网络方法,对机床伺服系统进行故障诊断和分析.设计了一种基于LM-BP神经网络的机床故障诊断方案,应用3层BP神经网络,建立机床伺服系统LM-BP神经网络故障诊断模型,实现在一个复杂的非线性动力系统中,根据设备运行参数的变化调整分类过程,准确判断故障及其位置.实验结果表明,LM-BP神经网络较传统BP神经网络能更精确地诊断机床运行中伺服系统的故障和预测机床运行中伺服系统出现的故障类型.

关键词：机床伺服系统、神经网络、BP算法、LM-BP算法、故障诊断

所属期刊栏目：33

分类号：TP183;TP206+.3(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金61163060;广西自然科学基金2011GXSFD01802;广西科学研究与技术开发计划桂科攻12118017-2C;桂林市科学研究与技术开发计划20120104-13;广西教育厅科研项目201101ZD006

在线出版日期：2013-11-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：218-222