%0 Journal Article
%T 基于多特征参量的回转支承智能健康状态评估
%A 汤明敏
%A 王华
%A 黄筱调
%J 南京工业大学学报(自然科学版)
%P 101-106
%D 2014
%R 10.3969/j.issn.1671-7627.2014.02.017
%X 为了提高回转支承运行可靠性,及时发现其潜在的失效,实施良好的设备维护与管理,有必要对其进行健康状态评估。选取表征回转支承健康状态的温度和扭矩作为特征参量,建立了一种采用遗传算法优化动态递归elman神经网络的回转支承多参量健康状态评估模型,并利用3mw变桨回转支承疲劳寿命实验数据对该模型进行了网络训练和测试。结果表明,该模型评估结果与实验值相符,可准确地对回转支承进行健康状态评估。
%K 多特征参量
%K 健康评估
%K elman网络
%K 遗传算法
%K 回转支承
%U http://zrb.njutxb.com/oa/DArticle.aspx?type=view&id=20140217