基于EMD瞬时功率谱熵的神经网络滚动轴承故障诊断

发布时间：2017-06-16 03:06

  本文关键词：基于EMD瞬时功率谱熵的神经网络滚动轴承故障诊断，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：滚动轴承在发生故障时,其动力学特性往往呈现出复杂性和非线性,振动信号也会随之表现出非平稳性。为此,提出一种基于EMD瞬时功率谱熵的滚动轴承特征提取方法。该方法将轴承信号进行EMD分解,得到有限个IMF分量,对这些分量进行功率谱处理,计算其功率谱的信息熵。EMD瞬时功率谱熵作为特征向量,采用神经网络进行故障分类,实验结果表明,此方法的分类准确率可达96.25%。
【作者单位】： 东北石油大学电气信息工程学院;大庆油田有限责任公司测试技术服务分公司;
【关键词】： 轴承故障诊断 EMD 瞬时功率谱熵 概率神经网络
【基金】：黑龙江省自然科学基金项目(F201404)
【分类号】：TH133.33
【正文快照】： 滚动轴承是各种旋转机械中应用最广泛的一种重要部件,其运行状态直接影响整台机械的性能,对它进行故障诊断具有重要意义。实际的滚动轴承振动信号,大部分是非平稳、非线性信号,因此,在故障诊断过程中需要采用适合于非平稳信号的特征提取方法。由于时频分析方法能够同时提取振

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本文编号：454211