本文選題：小波包分解 + 小波奇異熵��； 參考：《振動(dòng)與沖擊》2017年10期

【摘要】：提出一種用小波奇異熵(WSE)和自組織特征映射(SOFM)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行電機(jī)軸承故障識(shí)別的建模方法。首先通過(guò)對(duì)電機(jī)驅(qū)動(dòng)端和風(fēng)扇端采集的故障振動(dòng)信號(hào)的小波奇異熵的計(jì)算和比較來(lái)識(shí)別故障軸承的端位;在此基礎(chǔ)上以故障端信號(hào)的小波包分解底層各結(jié)點(diǎn)能量為特征向量輸入建立自組織特征映射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來(lái)識(shí)別故障軸承內(nèi)部的具體點(diǎn)蝕破壞位置。小波奇異熵和SOFM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合實(shí)現(xiàn)了故障軸承端位及其內(nèi)部點(diǎn)蝕位置的聯(lián)合識(shí)別。分別對(duì)含有內(nèi)外圈和滾動(dòng)體點(diǎn)蝕故障的軸承進(jìn)行建模和識(shí)別試驗(yàn),結(jié)果表明:該模型可以有效地識(shí)別電機(jī)故障軸承的端位及其內(nèi)部點(diǎn)蝕破壞位置;與傳統(tǒng)支持向量機(jī)和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別模型相比,該模型故障識(shí)別準(zhǔn)確率更高,識(shí)別穩(wěn)定性更好,更適宜于故障識(shí)別這樣的多分類問(wèn)題。
[Abstract]:A modeling method for motor bearing fault identification using wavelet singular entropy (WSE) and self-organizing feature mapping (SOFM) neural network is proposed.Firstly, the end position of the fault bearing is identified by the calculation and comparison of the wavelet singular entropy of the fault vibration signals collected by the motor drive and the fan.On this basis, a self-organizing feature mapping neural network model is established based on wavelet packet decomposition of the signal at the fault end as eigenvector input to identify the specific site of pitting failure inside the fault bearing.The combination of wavelet singular entropy and SOFM neural network realizes the joint recognition of fault bearing end position and its internal pitting position.The results of modeling and identification tests on bearings with internal and external ring and rolling body pitting corrosion fault show that the model can effectively identify the end position of motor fault bearing and its internal pitting failure position.Compared with the traditional support vector machine and BP neural network recognition model, this model has higher accuracy and better recognition stability, and is more suitable for multi-classification problems such as fault recognition.
【作者單位】： 重慶大學(xué)機(jī)械傳動(dòng)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;重慶大學(xué)汽車工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(51275540)
【分類號(hào)】：TM307

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1761456