一种基于神经网络的离心式鼓风机故障发生时间预测方法
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- 2021-04-27
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在充分考虑了D35 0离心鼓风机故障来源的基础上 ,确定了风机后轴承轴瓦轴向、水平、垂直 3个方向的振动速度作为故障预测的依据。并根据D35 0离心鼓风机故障发生时间预测的特点 ,设计了一个BP神经网络预测模型 ,然后再利用实验测得的一段连续时间的振动速度值来对BP神经网络进行训练 ,并验证了经过训练的网络预测结果的可靠性。最后将一组估计的振动速度值输入BP神经网络 ,对未来1 0天进行预测 ,预测结果表明与实际故障的发生时间非常接近。
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