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Application of Neural Networks for Monitoring Mechanical Defects of Rotating Machines

Journal of Energy and Power Engineering 2012年第2期6卷 276-282页

作者： Ziane Derouiche Mohamed Boukhobza benyebka belmekki Jean Michel Rouvaen Department of Electronic UniversitJ des Sciences et de la Tecnologie Oran 31000 Algeria Opto-Acousto-Electronic Laboratory University of Valenciennes Valenciennes Cedex 59304 France

Good monitoring of the deterioration in rotating machinery can result in reduced maintenance costs by minimizing the loss of production due to the number of machine breakdown and decreasing in the number of spare parts. In the present paper, a prognostic method based on recurrent neural networks is applied to forecast the rate of machine deterioration. Promising results have been obtained through the application of this method to the prediction of vibration based fault trends of an auxiliary gearbox of a power generation plant. This method evaluates also the seriousness of damage caused by faults.

关键词： Maintenance prediction vibration artificial neurons networks.

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