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中文摘要: 轴承故障的及时诊断非常重要，鉴于传统的故障诊断方法对多征兆故障的情况难以准确定位，提出了基于BP神经网络的故障诊断方法。该方法利用BP神经网络对炼钢转炉耳轴轴承运转时的典型故障和信号进行学习与分析，设计了一个具有多征兆故障分析和数据管理等功能的故障诊断系统。该系统经过一年多的现场实际运行，效果良好，证实此方法可靠，易于推广。
中文关键词: 故障诊断 BP算法 神经网络 多征兆故障 耳轴轴承
Abstract:
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文章编号： 中图分类号： 文献标志码：
基金项目:横向项目《攀枝花提钒转炉炼钢轴承故障的在线监测》，项目合同编号：2005钢钒外协05
| Author Name | Affiliation |
| 周洪煜 | 重庆大学,动力工程学院,重庆,400030 |
| 王照阳 | 重庆大学,动力工程学院,重庆,400030 |
| 徐春霞 | 重庆大学,动力工程学院,重庆,400030 |
| Author Name | Affiliation |
| 周洪煜 | 重庆大学,动力工程学院,重庆,400030 |
| 王照阳 | 重庆大学,动力工程学院,重庆,400030 |
| 徐春霞 | 重庆大学,动力工程学院,重庆,400030 |
引用文本：
周洪煜,王照阳,徐春霞.基于BP神经网络的炼钢转炉轴承故障诊断系统.计算机系统应用,2008,17(6):81-83
.Fault Diagnosis System Based on BP Neural Network for Steel Convertor Roller Bearing.COMPUTER SYSTEMS APPLICATIONS,2008,17(6):81-83
周洪煜,王照阳,徐春霞.基于BP神经网络的炼钢转炉轴承故障诊断系统.计算机系统应用,2008,17(6):81-83
.Fault Diagnosis System Based on BP Neural Network for Steel Convertor Roller Bearing.COMPUTER SYSTEMS APPLICATIONS,2008,17(6):81-83
