神经网络用于转子在线监测中的谱型预报

摘要

近年来,在大型旋转机械状态变化的监测、故障类型识别与预测方面,国内外已开展了广泛的研究,如时序模型、专家系统、基于机械振动频谱的模糊分类方法和谱距方法等等。在诸类方法中,谱型分类被认为是一种切合实际、简单易行的分类方法。然而,在机组状态类型识别的同时如果还能准确预报机组状态的变化,则在一定程度上可掌握机组未来的运行状况。