本文關(guān)鍵詞：基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的滾動軸承故障診斷

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【摘要】：針對滾動軸承的故障損傷難以智能診斷的問題,提出了一種基于Alpha穩(wěn)定分布參數(shù)估計和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的滾動軸承故障診斷方法。首先,對各個狀態(tài)振動信號進(jìn)行α穩(wěn)定分布的4參數(shù)估計,選取敏感性及穩(wěn)定性最好的兩種參數(shù)組成二維故障特征量。其次,可將該二維故障特征量作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入?yún)?shù)來識別滾動軸承的故障類型。然后,通過臺架試驗數(shù)據(jù)驗證了該方法的有效性,并與4個常用的無量綱時域特征參數(shù)作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入?yún)?shù)的方法的診斷結(jié)果進(jìn)行比較。結(jié)果表明:基于Alpha穩(wěn)定分布參數(shù)估計方法可實現(xiàn)對滾動軸承故障位置的信號智能診斷,與時域特征參數(shù)的方法相比,在更少的參數(shù)下實現(xiàn)了更準(zhǔn)確更有效的故障識別。最后,應(yīng)用工程實測數(shù)據(jù)對該模型進(jìn)行了驗證,結(jié)果表明在小樣本、低轉(zhuǎn)速條件下該模型也能對滾動軸承不同狀態(tài)故障進(jìn)行有效的檢測,有望在實際工程中得到應(yīng)用。
【作者單位】： 西南交通大學(xué)牽引動力國家重點實驗室;
【分類號】：TH133.33
【正文快照】： 滾動軸承在機械工業(yè)設(shè)備中應(yīng)用非常普遍,但又是非常容易損壞。滾動軸承的運行狀態(tài)能直接影響整個機器設(shè)備的狀態(tài)。大約有三分之一的旋轉(zhuǎn)機械設(shè)備故障是由軸承損壞引起的。傳統(tǒng)的診斷方法如包絡(luò)檢波和共振解調(diào)法雖然實現(xiàn)了診斷精度的極大提高,但是人工輔助診斷依然不可缺少,對

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本文編號：1248111