本文關(guān)鍵詞：基于小波包和BN模型的深溝球軸承故障診斷

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【摘要】：針對(duì)造紙機(jī)干燥部所用深溝球軸承故障的不確定性問(wèn)題,提出了小波包與Bayes網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的滾動(dòng)軸承故障診斷方法。首先,對(duì)實(shí)測(cè)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行小波包分解;其次,利用設(shè)計(jì)的特征提取函數(shù)進(jìn)一步處理信號(hào),離散化后形成故障特征向量;然后,采用特征向量訓(xùn)練得到BN模型先驗(yàn)參數(shù),建立軸承故障診斷網(wǎng)絡(luò)模型;最后,充分利用Bayes網(wǎng)絡(luò)的建模學(xué)習(xí)能力和概率推理算法解決不確定性問(wèn)題的表示和推理,完成故障診斷。試驗(yàn)結(jié)果表明:BN模型在診斷正確率、訓(xùn)練耗時(shí)上均優(yōu)于傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法,尤其可在輸入故障特征向量不完備時(shí),依然具有較好的推理診斷效果。
【作者單位】： 陜西科技大學(xué)電氣與信息工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 滾動(dòng)軸承 故障診斷 小波包 Bayes模型 離散化
【基金】：陜西省教育廳科研計(jì)劃項(xiàng)目(2013JK1114) 陜西科技大學(xué)博士科研啟動(dòng)基金項(xiàng)目(BJ12-03)
【分類號(hào)】：TS734;TH133.3
【正文快照】： 隨著生產(chǎn)技術(shù)的不斷發(fā)展,造紙機(jī)作為造紙生產(chǎn)的關(guān)鍵設(shè)備,逐漸呈現(xiàn)大型化、自動(dòng)化、連續(xù)化、復(fù)雜化的趨勢(shì),滾動(dòng)軸承作為造紙機(jī)的重要零件,對(duì)造紙機(jī)的安全運(yùn)行起著重要作用。國(guó)內(nèi)大部分造紙機(jī)干燥部采用深溝球軸承,該軸承在工作中除轉(zhuǎn)速高、承載大外,工況也極其惡劣,致使所采集

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：857544