典型文献
基于BP神经网络的键盘击弦机械故障诊断分析
文献摘要：
在键盘击弦机械故障诊断过程中,由于诊断模型的影响,使得故障诊断结果的准确率较低.因此,提出基于BP神经网络的键盘击弦机械故障诊断分析.通过声敏传感器获取键盘击弦机械数据,并利用小波包分解法提取数据特征.基于BP神经网络,构建机械故障诊断模型,并对模型内的各项参数进行计算.最后,以表格的形式呈现出故障诊断分析结果.实验结果表明:在单弦故障诊断时,设计方法与两种常规方法相比,将诊断准确率分别提升了2.57％、5.66％;在多弦故障诊断时,设计方法将机械故障诊断的平均准确率,分别提升了5.76％、7.15％.
文献关键词：
BP神经网络;键盘击弦;机械;故障诊断
中图分类号：
作者姓名：
田甜;杜泽江
作者机构：
咸阳职业技术学院,陕西咸阳712000;西北大学信息科学与技术学院,西安710127
文献出处：
引用格式：
[1]田甜;杜泽江-.基于BP神经网络的键盘击弦机械故障诊断分析)[J].自动化与仪器仪表,2022(03):31-35
A类：
键盘击弦,击弦机
B类：
机械故障诊断,故障诊断分析,诊断过程,诊断结果,小波包分解法,提取数据,数据特征,故障诊断模型,表格,单弦,常规方法,诊断准确率,平均准确率
AB值：
0.16094
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