發(fā)布時(shí)間：2018-01-27 01:16

  本文關(guān)鍵詞： 航空發(fā)動(dòng)機(jī) 軸承 故障診斷 特征提取 概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)　出處：《機(jī)械傳動(dòng)》2016年10期 　論文類(lèi)型：期刊論文

【摘要】：為提高航空發(fā)動(dòng)機(jī)軸承故障診斷精度,應(yīng)用距離評(píng)估準(zhǔn)則和概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)技術(shù),提出了一種基于特征選擇與概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的軸承故障診斷方法。首先,利用軸承故障試驗(yàn)數(shù)據(jù),提取得到14個(gè)時(shí)域特征和13個(gè)頻域特征,構(gòu)成故障診斷多域特征集;其次,為提高分類(lèi)效率,降低各特征量間的耦合特性對(duì)分類(lèi)結(jié)果的影響,應(yīng)用基于距離評(píng)估的特征選擇方法,篩選得到分類(lèi)性能更好的特征參數(shù);在此基礎(chǔ)上,應(yīng)用概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法進(jìn)行了軸承故障診斷研究。應(yīng)用軸承模擬故障實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證,結(jié)果表明,與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機(jī)診斷方法相比,PNN方法診斷精度更高;同時(shí)由于采用了特征選擇,診斷效率和精度又得到進(jìn)一步提高。
[Abstract]:In order to improve the accuracy of aeroengine bearing fault diagnosis, a fault diagnosis method based on feature selection and probabilistic neural network is proposed by using distance evaluation criterion and probabilistic neural network classification technology. Based on the bearing fault test data, 14 time domain features and 13 frequency domain features are extracted, which constitute multi-domain feature sets for fault diagnosis. Secondly, in order to improve the classification efficiency and reduce the influence of the coupling characteristics between each feature quantity on the classification results, the feature selection method based on distance evaluation is used to select the better feature parameters. On this basis, the probabilistic neural network method is used to study the bearing fault diagnosis, and the experimental data of bearing simulation fault are used to verify the results. The results show that compared with BP neural network and support vector machine diagnosis method. The diagnostic accuracy of PNN method is higher than that of PNN method. At the same time, the efficiency and accuracy of diagnosis are further improved because of the feature selection.
【作者單位】： 空軍工程大學(xué)航空航天工程學(xué)院;中國(guó)人民解放軍駐成飛公司軍事代表室;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(51105374) 航空科學(xué)基金(20142196019) 陜西省自然科學(xué)基礎(chǔ)研究計(jì)劃(2015JM5207)
【分類(lèi)號(hào)】：V263.6
【正文快照】： 0引言滾動(dòng)軸承是航空發(fā)動(dòng)機(jī)中應(yīng)用最廣泛的零部件之一,其運(yùn)行狀態(tài)對(duì)航空發(fā)動(dòng)機(jī)的正常運(yùn)轉(zhuǎn)及正常功能的實(shí)現(xiàn)起著非常重要的作用,也極易損壞[1]。一般的軸承故障會(huì)使航空發(fā)動(dòng)機(jī)在工作時(shí)發(fā)生振動(dòng)、產(chǎn)生較大噪聲,嚴(yán)重時(shí)甚至?xí)䦟?dǎo)致航空發(fā)動(dòng)機(jī)的損壞。航空發(fā)動(dòng)機(jī)是一個(gè)非常復(fù)雜的非

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 張鵬;楊興銳;陳龍;;基于概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)洞設(shè)備故障預(yù)測(cè)診斷方法[J];兵工自動(dòng)化;2015年10期

2 王立東;張凱;;小波閾值分析與EMD結(jié)合的機(jī)械設(shè)備故障診斷方法[J];機(jī)械傳動(dòng);2015年10期

3 曹滿亮;潘宏俠;;基于第二代小波及PNN的自動(dòng)機(jī)智能故障診斷[J];機(jī)械設(shè)計(jì)與研究;2015年03期

4 韓夢(mèng)方;張曉光;趙志科;;基于隸屬度函數(shù)和小波變換的軸承故障診斷方法研究[J];煤礦機(jī)械;2015年05期

5 劉濤;賈進(jìn)章;;基于K-CV&SVM的工作面煤層瓦斯含量預(yù)測(cè)[J];世界科技研究與發(fā)展;2015年02期

6 柴保明;吳治南;趙志強(qiáng);董強(qiáng)強(qiáng);陳景禮;;基于小波包與概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的滾動(dòng)軸承故障診斷[J];煤礦機(jī)械;2014年12期

7 徐衛(wèi)曉;譚繼文;溫國(guó)強(qiáng);;滾動(dòng)軸承故障信號(hào)處理方法與診斷試驗(yàn)研究[J];機(jī)床與液壓;2014年17期

8 王仲民;周鵬;李充寧;;基于改進(jìn)概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的滾動(dòng)軸承故障診斷[J];機(jī)械科學(xué)與技術(shù);2013年05期

9 吳文杰;黃大貴;;基于小波概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的旋轉(zhuǎn)機(jī)械振動(dòng)故障診斷技術(shù)[J];核動(dòng)力工程;2012年06期

10 余建青;臧觀建;謝世坤;李強(qiáng)征;;旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷中的信號(hào)處理技術(shù)綜述[J];機(jī)床與液壓;2011年24期

相關(guān)博士學(xué)位論文 前1條

1 鄧偉;BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建與優(yōu)化的研究及其在醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)中的應(yīng)用[D];復(fù)旦大學(xué);2002年

【共引文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 劉蘊(yùn)哲;胡金海;任立通;姚凱翔;段進(jìn)峰;陳林;;基于特征選擇與概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的軸承故障診斷研究[J];機(jī)械傳動(dòng);2016年10期

2 于生寶;何建龍;王睿家;李剛;蘇發(fā);;基于小波包分析和概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電磁法三電平變換器故障診斷方法[J];電工技術(shù)學(xué)報(bào);2016年17期

3 李芳;陸安祥;王紀(jì)華;;基于支持向量機(jī)的X射線熒光光譜重金屬檢測(cè)模型的建立[J];分析儀器;2016年04期

4 逯全波;王海寶;傅余;卿川;陳根;;基于匹配追蹤和SVM的滾動(dòng)軸承故障診斷[J];煤礦機(jī)械;2016年07期

5 李文峰;戴豪民;許愛(ài)強(qiáng);;時(shí)域新指標(biāo)和PNN在滾動(dòng)軸承故障診斷中的應(yīng)用[J];機(jī)械科學(xué)與技術(shù);2016年09期

6 毛云龍;高軍偉;張志強(qiáng);易龍江;鄭依;;基于LabVIEW的軌道車(chē)輛軸承故障診斷系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J];青島大學(xué)學(xué)報(bào)(工程技術(shù)版);2016年02期

7 房漢鳴;稅愛(ài)社;汪輝;宗福興;路申易;;基于大數(shù)據(jù)的控制系統(tǒng)故障診斷方法綜述[J];單片機(jī)與嵌入式系統(tǒng)應(yīng)用;2016年04期

8 汪敏;王亦紅;;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在織物疵點(diǎn)分類(lèi)識(shí)別中的應(yīng)用[J];計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì);2016年01期

9 徐煌;倪志兵;;基于小波包-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)燃機(jī)熄火診斷[J];南京工業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院學(xué)報(bào);2015年03期

10 柴凱;張梅軍;黃杰;王振業(yè);;基于時(shí)頻特征和PCA-KELM的液壓系統(tǒng)故障診斷[J];解放軍理工大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2015年04期

相關(guān)博士學(xué)位論文 前1條

1 呂軍城;山東省農(nóng)村居民自殺未遂預(yù)警BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及指標(biāo)體系構(gòu)建[D];山東大學(xué);2015年

【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 張鵬;謝艷;孫寧;;基于Matlab的風(fēng)洞信號(hào)延遲時(shí)間計(jì)算方法[J];兵工自動(dòng)化;2014年06期

2 王蓓;張根耀;李智;王靜;;基于新閾值函數(shù)的小波閾值去噪算法[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用;2014年05期

3 張鵬;金志偉;孫寧;王春;;風(fēng)洞連續(xù)信號(hào)小波分析處理平臺(tái)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J];測(cè)控技術(shù);2014年04期

4 紀(jì)峰;李翠;常霞;吳仰玉;;基于改進(jìn)閾值函數(shù)的自適應(yīng)圖像去噪方法[J];傳感技術(shù)學(xué)報(bào);2014年03期

5 龐震;任學(xué)平;劉桐桐;單立偉;;基于小波包熵值和EMD結(jié)合的滾動(dòng)軸承微故障診斷方法研究[J];機(jī)械傳動(dòng);2014年03期

6 黃貢獻(xiàn);劉剛;;基于概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自行火炮發(fā)動(dòng)機(jī)狀態(tài)監(jiān)控系統(tǒng)[J];兵工自動(dòng)化;2014年02期

7 陳曉娟;王文婷;賈明超;宋娜;;基于小波熵自適應(yīng)閾值的語(yǔ)音信號(hào)去噪新方法[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究;2014年03期

8 都衡;潘宏俠;;基于信息熵和GA-SVM的自動(dòng)機(jī)故障診斷[J];機(jī)械設(shè)計(jì)與研究;2013年05期

9 姜旭剛;何楚瑤;;基于小波變換的自動(dòng)機(jī)故障診斷[J];傳感器世界;2013年06期

10 武春林;潘宏俠;;火炮自動(dòng)機(jī)故障診斷研究綜述[J];機(jī)械管理開(kāi)發(fā);2013年01期

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 張吉?jiǎng)?梁娜;;基于概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高校畢業(yè)生學(xué)位評(píng)審預(yù)測(cè)[J];佳木斯大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2011年05期

2 徐光華,屈梁生;基于概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)組狀態(tài)多步預(yù)報(bào)方法[J];西安交通大學(xué)學(xué)報(bào);1999年07期

3 高宏巖;;概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷中的應(yīng)用[J];煤礦機(jī)械;2006年05期

4 姬東朝;宋筆鋒;易華輝;;基于概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)備故障診斷及仿真分析[J];火力與指揮控制;2009年01期

5 朱明悅;李小申;;基于概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷方法研究[J];制造業(yè)自動(dòng)化;2012年09期

6 劉宇;盧宇;張玉欣;;概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在隧道變形位移預(yù)測(cè)中的應(yīng)用[J];冶金自動(dòng)化;2012年04期

7 肖玉玲;孫麗娜;;基于概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷方法研究[J];河南教育學(xué)院學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2012年03期

8 湯俊;莫依雯;鄧勇;;概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在可疑交易監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用及效率比較[J];武漢大學(xué)學(xué)報(bào)(工學(xué)版);2013年02期

9 成奇明;張樹(shù)京;;概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回歸、判別與聚類(lèi)[J];北方交通大學(xué)學(xué)報(bào);1993年04期

10 段傳學(xué),徐光華,孟光;概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的邊界預(yù)報(bào)[J];上海交通大學(xué)學(xué)報(bào);2005年02期

相關(guān)會(huì)議論文 前7條

1 劉建華;張偉江;張仲俊;;概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)時(shí)訓(xùn)練[A];1995中國(guó)控制與決策學(xué)術(shù)年會(huì)論文集[C];1995年

2 徐欣;馮道旺;周一宇;盧啟中;;核函數(shù)概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)脈沖去交錯(cuò)器研究與設(shè)計(jì)[A];第十屆全國(guó)信號(hào)處理學(xué)術(shù)年會(huì)（CCSP-2001）論文集[C];2001年

3 賈勇;何正友;趙靜;;基于小波熵和概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的配電網(wǎng)暫降源識(shí)別方法[A];中國(guó)高等學(xué)校電力系統(tǒng)及其自動(dòng)化專(zhuān)業(yè)第二十四屆學(xué)術(shù)年會(huì)論文集（下冊(cè)）[C];2008年

4 王成儒;王金甲;李靜;;一種用于說(shuō)話人辨認(rèn)的概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的MCE訓(xùn)練算法[A];第三次全國(guó)會(huì)員代表大會(huì)暨學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2002年

5 朱志強(qiáng);樊大帥;張軍;王亮;;基于組合PNN概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的車(chē)標(biāo)識(shí)別方法[A];全國(guó)先進(jìn)制造技術(shù)高層論壇暨第十屆制造業(yè)自動(dòng)化與信息化技術(shù)研討會(huì)論文集[C];2011年

6 薄翠梅;李俊;陸愛(ài)晶;張廣明;;基于核函數(shù)和概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的TE過(guò)程監(jiān)控研究[A];第二十六屆中國(guó)控制會(huì)議論文集[C];2007年

7 芮瑞;鮑長(zhǎng)春;;基于概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的語(yǔ)音與音樂(lè)分類(lèi)[A];第十四屆全國(guó)信號(hào)處理學(xué)術(shù)年會(huì)(CCSP-2009)論文集[C];2009年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 張魯?shù)?智能圖像識(shí)別技術(shù)研究[D];渤海大學(xué);2016年

2 周沙;基于概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的變壓器局部放電模式識(shí)別研究[D];江蘇大學(xué);2016年

3 王子健;基于概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)動(dòng)機(jī)失火故障診斷[D];吉林大學(xué);2016年

4 張洪波;基于主成分的概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬電路故障診斷的研究[D];湖南大學(xué);2008年

5 張海艷;基于自適應(yīng)概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的農(nóng)作物蟲(chóng)情預(yù)測(cè)研究[D];蘭州交通大學(xué);2011年

6 榮薇;基于概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的漢語(yǔ)耳語(yǔ)音識(shí)別的研究[D];蘇州大學(xué);2008年

7 蘇亮;基于概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的焊接結(jié)構(gòu)疲勞壽命分類(lèi)與預(yù)測(cè)[D];長(zhǎng)安大學(xué);2012年

8 李旭軍;基于概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的質(zhì)量控制研究[D];合肥工業(yè)大學(xué);2006年

9 吳太陽(yáng);小波變換和概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在脈象信號(hào)分析中的應(yīng)用[D];重慶大學(xué);2007年

10 張衛(wèi)華;基于Alpha穩(wěn)定分布基函數(shù)概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)故障診斷研究[D];江南大學(xué);2009年

，

本文編號(hào)：1467141