摘要
本文介绍一种适合于大中企业关键机组或机组群滚动轴承运行状态在线监测与故障诊断的仪器系统设计原理，并提出了基于神经网络进行故障评价的系数自修正策略，给出了系统工业现场实时运行结果。
A on-line condition monitoring and fault diagnosing system for rolling bearing is described, and a neural net besed strategy of parameters self-modifying for fault evaluation is introduced. The results of monitoring and diagnosing on-site with this system are presented in the paper.
出处
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
1999年第3期308-310,共3页
Chinese Journal of Scientific Instrument
基金
中石化总公司重点科技开发资助项目
关键词
滚动轴承
神经网络
故障诊断
状态监测
Rolling bearing, Neural net, SPM method, Fault diagnosis
