本文關(guān)鍵詞：基于小波包變換和極限學(xué)習(xí)機(jī)的滾動(dòng)軸承故障診斷　出處：《太原理工大學(xué)學(xué)報(bào)》2017年06期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：采用基于小波包變換(WPT)和極限學(xué)習(xí)(ELM)的方法對(duì)軸承故障進(jìn)行診斷和分類辨識(shí)。該方法首先采用小波包變換對(duì)采集到的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行分解,求得各頻帶的相對(duì)能量,并構(gòu)建特征向量,接著利用極限學(xué)習(xí)機(jī)進(jìn)行自動(dòng)分類識(shí)別。經(jīng)使用實(shí)驗(yàn)臺(tái)實(shí)測電機(jī)滾動(dòng)軸承不同狀態(tài)的信號(hào)進(jìn)行分析,研究結(jié)果表明,所建立的自動(dòng)分類模型可以有效地對(duì)軸承的單一故障,以及不同程度故障有很好的辨識(shí)能力。
[Abstract]:......
【作者單位】： 太原理工大學(xué)信息工程學(xué)院;太原理工大學(xué)機(jī)械電子工程研究所;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61371062) 山西省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(2014081030)
【分類號(hào)】：TH133.33;TP18
【正文快照】： 滾動(dòng)軸承作為旋轉(zhuǎn)機(jī)械的重要零部件之一,其工作狀態(tài)對(duì)系統(tǒng)的正常運(yùn)行起著非常重要的作用。一些統(tǒng)計(jì)顯示,齒輪箱中軸承引起的故障約占故障總量的1/5,而在電動(dòng)機(jī)中,由軸承導(dǎo)致的故障更是高達(dá)半數(shù)以上[1]。因此研究滾動(dòng)軸承的故障診斷、進(jìn)行檢測、預(yù)判,對(duì)防止重大損失具有重要的

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1 徐啟圣;許澤銀;張遠(yuǎn)斌;李柱國;;基于小波包變換的油液磨損信號(hào)降噪研究[J];潤滑與密封;2009年10期

2 董辛e，

本文編號(hào)：1351229