本文關(guān)鍵詞：時(shí)域新指標(biāo)和PNN在滾動(dòng)軸承故障診斷中的應(yīng)用

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【摘要】：針對傳統(tǒng)時(shí)域指標(biāo)在滾動(dòng)軸承信號特征提取時(shí)分類精度不高的問題。首先,選取適合在線簡單快速判別的時(shí)域指標(biāo),并根據(jù)軸承疲勞損傷大小和局部損傷數(shù)量增加,分析時(shí)域指標(biāo)對故障的敏感性;其次,融合傳統(tǒng)時(shí)域指標(biāo),得到了兩個(gè)更為敏感的時(shí)域新指標(biāo)TALAF和THIKAT;最后,利用實(shí)時(shí)性較好的概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練和測試包括兩個(gè)新指標(biāo)的數(shù)據(jù)集,并與未加入新指標(biāo)的數(shù)據(jù)集訓(xùn)練和測試結(jié)果進(jìn)行比較,仿真結(jié)果驗(yàn)證了TALAF和THIKAT指標(biāo)有效提高了軸承故障診斷的準(zhǔn)確性。
【作者單位】： 海軍航空工程學(xué)院科研部;92635部隊(duì);
【關(guān)鍵詞】： 滾動(dòng)軸承 時(shí)域指標(biāo) 概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 故障診斷
【分類號】：TH133.33
【正文快照】： 滾動(dòng)軸承故障診斷的關(guān)鍵是得到能夠反映軸承不同故障狀態(tài)的特征參數(shù),在軸承疲勞損傷診斷中,基于振動(dòng)信號的診斷最為常見[1-4]。振動(dòng)信號中大多為非平穩(wěn)信號,因此,對振動(dòng)信號進(jìn)行特征提取是軸承診斷的基礎(chǔ),特征參數(shù)的選取能夠決定后期分類精度的好壞。常見的信號特征提取方法或

【相似文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 辜幼川;戴華勇;;破碎機(jī)軸承故障的時(shí)域指標(biāo)診斷[J];中國設(shè)備工程;2006年05期

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本文編號：1015667