基于小波包和BN模型的深沟球轴承故障诊断

发布时间：2017-09-15 16:11

  本文关键词：基于小波包和BN模型的深沟球轴承故障诊断

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【摘要】：针对造纸机干燥部所用深沟球轴承故障的不确定性问题,提出了小波包与Bayes网络相结合的滚动轴承故障诊断方法。首先,对实测振动信号进行小波包分解;其次,利用设计的特征提取函数进一步处理信号,离散化后形成故障特征向量;然后,采用特征向量训练得到BN模型先验参数,建立轴承故障诊断网络模型;最后,充分利用Bayes网络的建模学习能力和概率推理算法解决不确定性问题的表示和推理,完成故障诊断。试验结果表明:BN模型在诊断正确率、训练耗时上均优于传统BP神经网络方法,尤其可在输入故障特征向量不完备时,依然具有较好的推理诊断效果。
【作者单位】： 陕西科技大学电气与信息工程学院;
【关键词】： 滚动轴承 故障诊断 小波包 Bayes模型 离散化
【基金】：陕西省教育厅科研计划项目(2013JK1114) 陕西科技大学博士科研启动基金项目(BJ12-03)
【分类号】：TS734;TH133.3
【正文快照】： 随着生产技术的不断发展,造纸机作为造纸生产的关键设备,逐渐呈现大型化、自动化、连续化、复杂化的趋势,滚动轴承作为造纸机的重要零件,对造纸机的安全运行起着重要作用。国内大部分造纸机干燥部采用深沟球轴承,该轴承在工作中除转速高、承载大外,工况也极其恶劣,致使所采集

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