基于ARMA神经网络的泵机组故障诊断

摘要：

泵机组是保障油库正常作业的主要装备,也是一个有机的整体,采集的信号往往以几种故障状态的形式表现出来,因此对其进行故障诊断非常复杂.通过ARMA(时间序列分析法)提取振动信号中的振型参数、阻尼比、振型系数,然后利用BP神经网络进行模式识别.实验结果证明,利用ARMA与BP神经网络结合的方法,可以达到很好的识别效果.

关键词：泵机组、故障诊断、ARMA、BP神经网络

所属期刊栏目：38

分类号：TP183(自动化基础理论)

资助基金：解放军后勤工程学院博士生创新基金;重庆市科技攻关项目CSTC,2008BB7142

在线出版日期：2011-01-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：132-134