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基于MIV与RBF神经网络的滚珠丝杠故障诊断
被引量：
1
1
作者
温国强
文妍
谭继文
《制造技术与机床》
北大核心
2014年第1期64-67,共4页
滚珠丝杠故障特征值引入平均影响值(MIV)的特征值筛选方法,剔出冗余特征值,减少了特征向量数;设计了径向基(RBF)神经网络,并建立了基于MIV与RBF神经网络的滚珠丝杠故障识别模型。经试验,对"未筛选-BP"、"未筛选-RBF"...
滚珠丝杠故障特征值引入平均影响值(MIV)的特征值筛选方法,剔出冗余特征值,减少了特征向量数;设计了径向基(RBF)神经网络,并建立了基于MIV与RBF神经网络的滚珠丝杠故障识别模型。经试验,对"未筛选-BP"、"未筛选-RBF"和"MIV-RBF"三种诊断模型进行对比分析研究,结果表明:"MIV-RBF"训练步数少、收敛快、诊断精度高,是一种较为理想的滚珠丝杠故障诊断方法。
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关键词
滚珠丝杠
MIV
特征值筛选
RBF神经网络
故障诊断
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题名
基于MIV与RBF神经网络的滚珠丝杠故障诊断
被引量：
1
1
作者
温国强
文妍
谭继文
机构
青岛理工大学
出处
《制造技术与机床》
北大核心
2014年第1期64-67,共4页
基金
国家自然科学基金项目(51075220)
青岛市科技计划基础研究项目(12-1-4-4-(3)-JCH)
文摘
滚珠丝杠故障特征值引入平均影响值(MIV)的特征值筛选方法,剔出冗余特征值,减少了特征向量数;设计了径向基(RBF)神经网络,并建立了基于MIV与RBF神经网络的滚珠丝杠故障识别模型。经试验,对"未筛选-BP"、"未筛选-RBF"和"MIV-RBF"三种诊断模型进行对比分析研究,结果表明:"MIV-RBF"训练步数少、收敛快、诊断精度高,是一种较为理想的滚珠丝杠故障诊断方法。
关键词
滚珠丝杠
MIV
特征值筛选
RBF神经网络
故障诊断
Keywords
Ball Screw
Mean Impact Value
Feature Values Selection
Redial Basis Function Neural Network
Fault Diagnosis.
分类号
TG659 [金属学及工艺—金属切削加工及机床]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于MIV与RBF神经网络的滚珠丝杠故障诊断
温国强
文妍
谭继文
《制造技术与机床》
北大核心
2014
1
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