周期能量与优化LMD结合的轴承故障诊断方法

发布时间：2017-12-10 02:20

  本文关键词：周期能量与优化LMD结合的轴承故障诊断方法

  更多相关文章： u律压扩 滑动平均 故障诊断 局域均值分解

【摘要】：为了提高轴承故障诊断准确率,缩短神经网络训练时间,将周期能量特征和优化的局域均值分解(local mean decomposition,简称LMD)特征结合,提出了一种新的轴承故障诊断方法。首先,采用形态滤波法对振动信号去噪;其次,以轴承一个旋转周期采样点数为标准,对振动信号进行截取,提取周期能量特征和LMD特征;然后,对提取的特征进行u律压扩和滑动平均优化处理;最后,设计两个同精度神经网络,采用经优化和未优化的特征对设计好的RBF神经网络进行训练,用训练好的神经网络进行故障诊断。实验结果表明,神经网络收敛迭代次数减少了50次,诊断正确率提高了10%,提高了轴承故障诊断正确率,缩短了神经网络训练时间。
【作者单位】： 南昌航空大学无损检测技术教育部重点实验室;中国直升机设计研究所直升机旋翼动力学国防科技重点实验室;
【基金】：航空科学基金资助项目(2010ZD56009) 江西省教育厅科技资助项目(GJJ14519)
【分类号】：TH133.3
【正文快照】： 引言滚动轴承广泛应用于各类机械设备的传动系动中,它的缺陷和损伤影响整台设备安全运行,因此对其故障诊断方法研究具有重要意义。特征提取是故障诊断的关键环节之一,对于滚动轴承,特征提取方法很多,可分为时域、频域和时频域等方法。由于轴承振动信号的非平稳非线性特点,目前

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本文编号：1272770