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基于改进Elman神经网络的轴承故障诊断方法
学兔兔
轴 承 2014年2期
墨 二 Z鱼 44—47
CN41—1148／TH Bearing2014，No．2
．．I测量 与仪 器
基于改进 Elman神经 网络 的轴承故 障诊 断方法
涂俊 翔 ，楼宇舟
(福州大学 机械工程及 自动化学院 ，福州 350108)
摘要 ：针对 Elman神经网络在轴承故障诊断 中受 到大量冗余 信息制约的问题 ，以及基 于信息熵 的属性 离散方 法
阈值选取具有 主观性 的缺点 ，提出了改进 的基 于信 息熵的粗糙 集连 续属性 离散 化算法 。利用该算 法结合 粗糙
集理论对轴承故 障数据进行 约简 ，剔除对决策影 响较小 的属性样本 ，构建优化 的粗 糙集 一Elman神经 网络轴 承
故障诊断 系统 。将该方法应 用到轴承故障诊断 中，结果表明 ，改进后 的 Elman网络在保证诊 断准确性 的同 时具
有 明显 的效率优势 。
关键词 ：滚动轴承 ；故障诊 断 ；粗糙集 ；信息熵 ；约简 ；离散化 ；神经网络
中图分类号 ：TH133．33；TH165 文献标志码 ：B 文章编 号 ：1000—3762(2014)02—0044—04
Fault Diagnosis Method for Bearings Based on Improved Elman
Neural Network
Tu Jun—xiang，Lou Yu—zhou
(College of Mechanical Engineering and Automation，Fuzhou and 350108，China) University，FuzhouEngineering Mechanical of (College
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