基于EEMD和模糊BP神经网络的滚动轴承故障诊断

发布时间：2017-12-19 22:24

  本文关键词：基于EEMD和模糊BP神经网络的滚动轴承故障诊断　出处：《化工自动化及仪表》2017年01期 　论文类型：期刊论文

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【摘要】：针对滚动轴承故障振动信号的非平稳特征,提出一种基于总体经验模态分解(EEMD)和模糊BP神经网络的故障诊断方法。首先对滚动轴承的振动信号采用总体经验模态分解方法进行分解,得到若干个本征模态函数分量(IMF);然后提取各分量的均方差、峭度和能量,把这些特征参数作为学习集和训练集,将学习集输入到模糊BP神经网络中进行学习;最后把训练集输入到特征参数经过学习训练后的模糊BP神经网络中进行故障类型识别,并与BP神经网络进行比较。实验结果表明:所提方法能有效地应用于滚动轴承故障诊断,而且比BP神经网络具有更高的精确度。
【作者单位】： 昆明理工大学信息工程与自动化学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(61263023)
【分类号】：TH133.33
【正文快照】： 目前,在滚动轴承的故障诊断中,主要以研究振动信号中所产生的故障特征进行故障诊断。当轴承中的一个或几个元件发生局部故障时,相接触的部件会因撞击而产生能量集中的周期性脉冲信号,从而激起轴承系统各部件的高频固有振动,产生幅值调制现象,不同的故障会有不同的故障信息特征

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本文编号：1309669