本文關(guān)鍵詞：基于EEMD和模糊BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的滾動軸承故障診斷　出處：《化工自動化及儀表》2017年01期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：針對滾動軸承故障振動信號的非平穩(wěn)特征,提出一種基于總體經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(EEMD)和模糊BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷方法。首先對滾動軸承的振動信號采用總體經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解方法進行分解,得到若干個本征模態(tài)函數(shù)分量(IMF);然后提取各分量的均方差、峭度和能量,把這些特征參數(shù)作為學(xué)習(xí)集和訓(xùn)練集,將學(xué)習(xí)集輸入到模糊BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中進行學(xué)習(xí);最后把訓(xùn)練集輸入到特征參數(shù)經(jīng)過學(xué)習(xí)訓(xùn)練后的模糊BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中進行故障類型識別,并與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行比較。實驗結(jié)果表明:所提方法能有效地應(yīng)用于滾動軸承故障診斷,而且比BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有更高的精確度。
【作者單位】： 昆明理工大學(xué)信息工程與自動化學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(61263023)
【分類號】：TH133.33
【正文快照】： 目前,在滾動軸承的故障診斷中,主要以研究振動信號中所產(chǎn)生的故障特征進行故障診斷。當(dāng)軸承中的一個或幾個元件發(fā)生局部故障時,相接觸的部件會因撞擊而產(chǎn)生能量集中的周期性脈沖信號,從而激起軸承系統(tǒng)各部件的高頻固有振動,產(chǎn)生幅值調(diào)制現(xiàn)象,不同的故障會有不同的故障信息特征

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