论文摘要
目前,油液监测技术已涉及到多数工业领域。其技术内容除包含润滑剂本身理化的性能指标外,还包含诊断人员对设备磨损、油液污染的综合评价。针对诊断内容对专家经验需求较大,且具有模糊现象的弊端,将BP神经网络模型引入到油液监测诊断评价的过程中。文章首先采用PCA提取累计贡献率大于90%的油液主成分,然后以处理后的数据集合训练BP神经网络,最后采用ROC曲线验证模型效果。结果表明,相比训练集未降维的BP神经网络识别率结果,PCA-BP神经网络的识别结果更优。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 崔策,贺石中,李秋秋,康鑫硕
关键词: 油液监测,神经网络,降维
来源: 润滑油 2019年06期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅰ辑,工程科技Ⅱ辑
专业: 机械工业
单位: 广州机械科学研究院有限公司设备润滑与检测研究所
分类号: TH117.2
DOI: 10.19532/j.cnki.cn21-1265/tq.2019.06.011
页码: 54-57
总页数: 4
文件大小: 378K
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