本文關(guān)鍵詞：周期能量與優(yōu)化LMD結(jié)合的軸承故障診斷方法

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【摘要】：為了提高軸承故障診斷準(zhǔn)確率,縮短神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時間,將周期能量特征和優(yōu)化的局域均值分解(local mean decomposition,簡稱LMD)特征結(jié)合,提出了一種新的軸承故障診斷方法。首先,采用形態(tài)濾波法對振動信號去噪;其次,以軸承一個旋轉(zhuǎn)周期采樣點數(shù)為標(biāo)準(zhǔn),對振動信號進行截取,提取周期能量特征和LMD特征;然后,對提取的特征進行u律壓擴和滑動平均優(yōu)化處理;最后,設(shè)計兩個同精度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),采用經(jīng)優(yōu)化和未優(yōu)化的特征對設(shè)計好的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練,用訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行故障診斷。實驗結(jié)果表明,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)收斂迭代次數(shù)減少了50次,診斷正確率提高了10%,提高了軸承故障診斷正確率,縮短了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時間。
【作者單位】： 南昌航空大學(xué)無損檢測技術(shù)教育部重點實驗室;中國直升機設(shè)計研究所直升機旋翼動力學(xué)國防科技重點實驗室;
【基金】：航空科學(xué)基金資助項目(2010ZD56009) 江西省教育廳科技資助項目(GJJ14519)
【分類號】：TH133.3
【正文快照】： 引言滾動軸承廣泛應(yīng)用于各類機械設(shè)備的傳動系動中,它的缺陷和損傷影響整臺設(shè)備安全運行,因此對其故障診斷方法研究具有重要意義。特征提取是故障診斷的關(guān)鍵環(huán)節(jié)之一,對于滾動軸承,特征提取方法很多,可分為時域、頻域和時頻域等方法。由于軸承振動信號的非平穩(wěn)非線性特點,目前

【相似文獻】

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本文編號：1272770