基于AIC优化RBF网络的机床主轴轴承磨损状态分析

摘要：

利用赤迟信息准则(AIC)确定RBF神经网络的隐含层节点数和中心,建立基于该神经网络的机床磨损状态分析模型,并利用实验获取的振动信号来判断机床主轴轴承磨损状况.实验及仿真结果表明:基于AIC的RBF网络技术的分析方法在机床磨损状态分析中是有效可行的,对单一磨损状态的正确识别率达到了97.5％,对其他复杂机械的振动分析同样具有参考价值.

关键词：机床、赤迟信息准则(AIC)、RBF神经网络、状态分析

所属期刊栏目：39

分类号：TK42(内燃机)

资助基金：江西省自然科学基金项目2008GQC0002;江西省教育厅科技资助项目GJJ08448

在线出版日期：2012-03-16（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：168-170