發(fā)布時間：2017-09-23 14:22

  本文關(guān)鍵詞：BP-LCD方法及其在滾動軸承故障診斷中的應(yīng)用

  更多相關(guān)文章： 反向傳播(BP)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)延拓 局部特征尺度分解 端點效應(yīng) 滾動軸承 故障診斷

【摘要】：針對局部特征尺度分解(Local Characteristic-scale Decomposition,LCD)方法中嚴(yán)重的端點效應(yīng),將BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用到信號的延拓中,提出了一種提出基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)延拓局部特征尺度分解(BP neural network endpoint extension Local Characteristic-scale Decomposition,BP-LCD)方法。該方法首先利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將待分解信號進行兩端預(yù)測延拓,然后對延拓后的曲線進行LCD分解。通過仿真信號的分析,驗證了該方法可以有效地抑制LCD方法中的端點效應(yīng);將該方法應(yīng)用到實際滾動軸承的故障診斷中,結(jié)果表明了該方法的有效性。
【作者單位】： 湖南科技大學(xué)機械設(shè)備健康維護省重點實驗室;
【關(guān)鍵詞】： 反向傳播(BP)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)延拓 局部特征尺度分解 端點效應(yīng) 滾動軸承 故障診斷
【基金】：國家自然科學(xué)基金(No.51205122)
【分類號】：TH133.33
【正文快照】： 1引言 在滾動軸承的工作過程中,采集得到的其振動信號通常呈現(xiàn)出非平穩(wěn)、非線性等特征,而傳統(tǒng)的信號處理方法不能有效地分析處理滾動軸承這類信號,因此新的時頻分析方法一直是研究的熱點。程軍圣等[1-2]提出的局部特征尺度分解(Local Characteristic-scale Decomposition,LCD

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前6條

1 程軍圣;楊怡;楊宇;;局部特征尺度分解方法及其在齒輪故障診斷中的應(yīng)用[J];機械工程學(xué)報;2012年09期

2 程軍圣;鄭近德;楊宇;;一種新的非平穩(wěn)信號分析方法——局部特征尺度分解法[J];振動工程學(xué)報;2012年02期

3 羅潔思;于德介;彭富強;;基于多尺度線調(diào)頻基信號稀疏分解的信號分離和瞬時頻率估計[J];電子學(xué)報;2010年10期

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6 劉慧婷,張e，

本文編號：905739