基于神经网络的大型回转机械运行状态监测

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In recent years, artificial neural networks(ANNs) have been successfully used in many fields. In order to improve the accuracy of surveillance and diagnosis for large rotating machinery in chemical processes, first, the time domain signal is transformed into featuressuited for the learning of neural network, then, ANN(BP) is used to extract the features of the field vibrational signal. By means of the features extraced, it is easy to monitor the vibration situation of a machinery unit. Checking with practical vibration data has proved this method to be satisfactory. In recent years, artificial neural networks (ANNs) have been successfully used in many fields. In order to improve the accuracy of surveillance and diagnosis for large rotating machinery in chemical processes, first, the time domain signal is transformed into featuressuited for the learning of neural network, then, ANN (BP) is used to extract the features of the field vibrational signal. By means of the features extraced, it is easy to monitor the vibration situation of a machinery unit. Checking with practical vibration data has proven this method to be satisfactory.
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