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[1]张远绪,程换新.基于改进的RBF神经网络的滚动轴承故障诊断[J].工业仪表与自动化装置,2018,(06):31-34.[doi:1000-0682（2018）06-0000-00]
　ZHANG Yuanxu,CHENG Huanxin.Fault diagnosis of rolling bearing based on improved RBF neural network[J].Industrial Instrumentation & Automation,2018,(06):31-34.[doi:1000-0682（2018）06-0000-00]
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基于改进的RBF神经网络的滚动轴承故障诊断

《工业仪表与自动化装置》[ISSN:1000-0682/CN:61-1121/TH]

卷:
期数:
2018年06期
页码:
31-34
栏目:
出版日期:
2018-12-15

文章信息/Info

Title:
Fault diagnosis of rolling bearing based on improved RBF neural network
作者:
张远绪; 程换新
青岛科技大学 自动化与电子工程学院，山东 青岛 266061
Author(s):
ZHANG Yuanxu;  CHENG Huanxin
College of Automation and Electrical Engineering,Qingdao University of Science and Technology, Shandong Qingdao 266061,China
关键词:
RBF神经网络; 减聚类算法; 故障诊断; 滚动轴承
Keywords:
RBF neural network;  subtractive clustering algorithm;  fault diagnosis;  rolling bearing
分类号:
TP183;TH133.3
DOI:
1000-0682（2018）06-0000-00
文献标志码:
A
摘要:
该文阐述了径向基函数(radial base function, RBF)神经网络的基本原理和算法，并针对RBF神经网络存在的隐含层的隐层单元数目及中心向量、扩展参数难以确定的问题，利用减类聚算法进行RBF网络的改进，建立应用于滚动轴承故障诊断与识别的RBF神经网络智能识别模型，并通过实验结果与BP(back propagation)神经网络进行比较分析研究。结果表明，减聚类算法能够有效地确定网络参数，改进的RBF神经网络对预设滚动轴承故障能够准确诊断，并且具有训练速度快的特点。
Abstract:
This paper describes the basic principle and algorithm of radial base function (RBF) neural network,and aiming at the problem that the number of hidden layer elements, center vector and extension parameters of hidden layer are difficult to determine in RBF neural network,a RBF neural network intelligent recognition model for fault diagnosis and recognition of rolling bearings is established by using subtractive clustering algorithm.The experimental results are compared with BP (back propagation) neural network.The results show that the subtractive clustering algorithm can effectively determine the network parameters, and the improved RBF neural network can accurately diagnose the default rolling bearing fault, and has the characteristics of fast training speed.

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备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期：2018-04-04
作者简介：张远绪（1990），男，山东菏泽人，青岛科技大学自动化与电子工程学院硕士研究生，研究方向为智能控制理论及应用。
更新日期/Last Update: 2018-12-15