本文關(guān)鍵詞：小波包分析和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在滾動軸承故障模式識別中的應用　出處：《電子測量技術(shù)》2016年04期 　論文類型：期刊論文

  更多相關(guān)文章： 滾動軸承 小波包分解 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 模式識別

【摘要】：根據(jù)滾動軸承振動信號的不同故障模式在頻域能量分布中的差異性,提出了基于小波包分解與重構(gòu)和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的軸承故障模式識別技術(shù)。論文首先對軸承振動信號進行小波包三層分解,完成了振動信號在空間的完整拆分,同時得到了第三層由低頻到高頻的小波包分解系數(shù),再依據(jù)小波包分解系數(shù)分別重構(gòu)各頻段的信號,并提取信號各頻段的能量。然后利用信號各頻段的能量組成的特征矢量作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入樣本,對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行訓練,獲得不同故障模式識別網(wǎng)絡(luò)模型,最后利用測試數(shù)據(jù)對建立起來的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行檢驗,通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)判別滾動軸承的故障類型。實驗結(jié)果證明,采用小波包分解與重構(gòu)和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的方法可以比較準確地識別滾動軸承的故障。
【作者單位】： 湖南科技大學機械設(shè)備健康維護省重點實驗室;湖南科技大學機電工程學院;
【基金】：國家自然科學基金委員會與中國民用航空局聯(lián)合資助項目(批準號:U1433118) 湖南省自然科學基金與湘潭市科技局聯(lián)合資助項目(批準號14JJ5011)
【分類號】：TP183;TH133.33
【正文快照】： 1引言滾動軸承是機械設(shè)備中最常見的零部件之一,它的運行狀態(tài)是否良好直接影響到整臺機器的功能,無論從機械設(shè)備安全角度出發(fā),還是從社會經(jīng)濟利益出發(fā),對滾動軸承故障診斷技術(shù)的研究工作都具有十分重大的意義。滾動軸承的故障診斷,傳統(tǒng)方法主要是對軸承振動信號進行頻譜分析,

【參考文獻】

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10 曾U喺，

本文編號：1325850