基于BP神经网络的1550冷轧机寿命预测研究

张瑞; 陈明; 朱献忠

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基于BP神经网络的1550冷轧机寿命预测研究

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1550冷轧机作为钢铁企业的重要设备,其工况要求24 h不间断运行,对此类设备进行寿命预测研究,实施适时的停机检修和工作任务安排,对钢铁企业具有重大意义。首先建立了基于神经网络的设备剩余寿命预测过程模型;其次分析了神经网络在设备剩余寿命预测领域的应用,分别构建了基于BP神经网络的设备状态识别与剩余寿命预测模型;最后以某钢铁企业1550连轧机齿轮箱的寿命预测为例,验证了该方法的有效性。

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来源
《机电一体化》 |2010年第7期|20-23|共5页
作者
张瑞; 陈明; 朱献忠;
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作者单位

同济大学机械工程学院;

同济大学中德工程学院;

宝钢工业检测公司;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工神经网络与计算;
关键词
BP神经网络; 寿命预测模型; 1550冷轧机齿轮箱;

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