基于独立成分分析与概率神经网络的滚动轴承故障识别方法的研究

发布时间：2017-09-29 16:11

  本文关键词：基于独立成分分析与概率神经网络的滚动轴承故障识别方法的研究

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【摘要】：为了提高滚动轴承故障诊断的准确性和适应性,文中提出快速独立成分分析(fast independent component analysis,FICA)和概率神经网络(probabilistic neural network,PNN)相结合的滚动轴承故障识别方法。首先,针对滚动轴承的故障振动信号非高斯特点,利用FICA算法提取出滚动轴承振动信号特征;其次,为了提高概率神经网络分类的适应性,采用正交最小二乘算法训练概率神经网络结构,基因算法优化概率神经网络参数。实验表明,该集合型FICA-OPNN故障诊断方法较传统概率神经网络(FICA-PNN)有更高的分类准确性和适应性。
【作者单位】： 南昌航空大学工程训练中心;华东交通大学电子与电气工程学院;合肥工业大学电气与自动化工程学院;
【关键词】： 滚动轴承 故障识别 振动信号 独立成分分析 概率神经网络
【分类号】：TH133.33;TP183
【正文快照】： 3.合肥工业大学电气与自动化工程学院,安徽合肥230009)0引言电机作为一种主要的驱动设备,广泛应用在冶金煤炭石油化工等工业生产领域。作为电机转子的支撑元件——滚动轴承相较于其他元件极可能因为缺陷导致设备产生异常振动和噪声,更严重的是造成设备不能正常工作。因此,轴承

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本文编号：942970