小波包分析和BP神经网络在滚动轴承故障模式识别中的应用

发布时间：2017-12-23 23:07

  本文关键词：小波包分析和BP神经网络在滚动轴承故障模式识别中的应用　出处：《电子测量技术》2016年04期 　论文类型：期刊论文

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【摘要】：根据滚动轴承振动信号的不同故障模式在频域能量分布中的差异性,提出了基于小波包分解与重构和BP神经网络的轴承故障模式识别技术。论文首先对轴承振动信号进行小波包三层分解,完成了振动信号在空间的完整拆分,同时得到了第三层由低频到高频的小波包分解系数,再依据小波包分解系数分别重构各频段的信号,并提取信号各频段的能量。然后利用信号各频段的能量组成的特征矢量作为BP神经网络的输入样本,对BP神经网络进行训练,获得不同故障模式识别网络模型,最后利用测试数据对建立起来的BP神经网络模型进行检验,通过BP神经网络判别滚动轴承的故障类型。实验结果证明,采用小波包分解与重构和BP神经网络相结合的方法可以比较准确地识别滚动轴承的故障。
【作者单位】： 湖南科技大学机械设备健康维护省重点实验室;湖南科技大学机电工程学院;
【基金】：国家自然科学基金委员会与中国民用航空局联合资助项目(批准号:U1433118) 湖南省自然科学基金与湘潭市科技局联合资助项目(批准号14JJ5011)
【分类号】：TP183;TH133.33
【正文快照】： 1引言滚动轴承是机械设备中最常见的零部件之一,它的运行状态是否良好直接影响到整台机器的功能,无论从机械设备安全角度出发,还是从社会经济利益出发,对滚动轴承故障诊断技术的研究工作都具有十分重大的意义。滚动轴承的故障诊断,传统方法主要是对轴承振动信号进行频谱分析,

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1325850