基于人工神经网络的机械密封寿命预测

摘要

运用ANN对机械密封进行寿命预测的方法建立了寿命预测系统的基本模型,提出了以增大磨损载荷(pcv)为手段的寿命加速试验方法,并给出了将加速试验的泄漏率q、端面温度Tf和剩余寿命t转化为工况条件的q'、Tlf和t′的理论方法.用若干组q′、T't和t'值训练具有2个输入单元、一个隐含层(3个单元)及1个输出单元的BP网络,再用其它几组值来检验网络可靠性.结果表明该网络具有较高精度,使用BP网络预测机械密封剩余寿命可行、高效.