基于PCA-BP神经网络的设备润滑状态评价应用

摘要：

目前,油液监测技术己涉及到多数工业领域.其技术内容除包含润滑剂本身理化的性能指标外,还包含诊断人员对设备磨损、油液污染的综合评价.针对诊断内容对专家经验需求较大,且具有模糊现象的弊端,将BP神经网络模型引入到油被监测诊断评价的过程中.文章首先采用PCA提取累计贡献率大于90％的油液主成分,然后以处理后的数据集合训练BP神经网络,最后采用ROC曲线验证模型效果.结果表明,相比训练集未降维的BP神经网络识别率结果,PCA-BP神经网络的识别结果更优.

关键词：油液监测、神经网络、降维

所属期刊栏目：34

分类号：TE626.3(石油、天然气加工工业)

在线出版日期：2020-03-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：54-57