基于EEMD与RBF神经网络的齿轮故障诊断

发布时间：2018-01-20 17:13

  本文关键词： 齿轮 故障诊断 集合经验模式分解 径向基神经网络　出处：《煤炭工程》2017年11期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：文章在实验研究的基础上提出了EEMD与RBF网络相结合的齿轮故障诊断方法。重点讲述了EEMD的故障特征提取研究的方法和基本原理,简述径向基函数神经网络在故障诊断领域当中的应用。在故障模拟转子试验台上进行实验研究,采集足够的样本信号数据,利用集合经验模式分解原理来进行信号的特征提取,进而进行RBF网络的训练和故障识别,其较高的故障识别率验证了所提出的齿轮故障诊断模型的识别可靠性,同时该诊断模型具备着良好的应用前景。
[Abstract]:Based on the experimental research, a gear fault diagnosis method based on EEMD and RBF network is put forward, and the method and basic principle of EEMD fault feature extraction are emphasized. The application of radial basis function neural network in the field of fault diagnosis is briefly described. The experimental research is carried out on the fault simulation rotor test-bed, and enough sample signal data are collected. The principle of set empirical mode decomposition is used to extract the feature of the signal, and then the RBF network is trained and the fault is identified. Its high fault recognition rate verifies the recognition reliability of the proposed gear fault diagnosis model and has a good application prospect at the same time.
【作者单位】： 河北工程大学;
【分类号】：TH132.41
【正文快照】： 齿轮是最为常见的机械传动零件,由于它的结构紧凑,效率高,寿命长,工作可靠,理论传动比恒定不变和维修方便等优点,因此广泛应用于机械传动中。同时由于工作环境恶劣和制造的误差,会导致齿轮出现故障,与此同时,机械故障中齿轮故障所占的比例比较高,由于齿轮故障造成很大的损失。

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本文编号：1449016