本文關(guān)鍵詞：周期能量與優(yōu)化LMD結(jié)合的軸承故障診斷方法

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【摘要】：為了提高軸承故障診斷準(zhǔn)確率,縮短神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時(shí)間,將周期能量特征和優(yōu)化的局域均值分解(local mean decomposition,簡(jiǎn)稱LMD)特征結(jié)合,提出了一種新的軸承故障診斷方法。首先,采用形態(tài)濾波法對(duì)振動(dòng)信號(hào)去噪;其次,以軸承一個(gè)旋轉(zhuǎn)周期采樣點(diǎn)數(shù)為標(biāo)準(zhǔn),對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行截取,提取周期能量特征和LMD特征;然后,對(duì)提取的特征進(jìn)行u律壓擴(kuò)和滑動(dòng)平均優(yōu)化處理;最后,設(shè)計(jì)兩個(gè)同精度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),采用經(jīng)優(yōu)化和未優(yōu)化的特征對(duì)設(shè)計(jì)好的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練,用訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行故障診斷。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)收斂迭代次數(shù)減少了50次,診斷正確率提高了10%,提高了軸承故障診斷正確率,縮短了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時(shí)間。
【作者單位】： 南昌航空大學(xué)無損檢測(cè)技術(shù)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;中國直升機(jī)設(shè)計(jì)研究所直升機(jī)旋翼動(dòng)力學(xué)國防科技重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：航空科學(xué)基金資助項(xiàng)目(2010ZD56009) 江西省教育廳科技資助項(xiàng)目(GJJ14519)
【分類號(hào)】：TH133.3
【正文快照】： 引言滾動(dòng)軸承廣泛應(yīng)用于各類機(jī)械設(shè)備的傳動(dòng)系動(dòng)中,它的缺陷和損傷影響整臺(tái)設(shè)備安全運(yùn)行,因此對(duì)其故障診斷方法研究具有重要意義。特征提取是故障診斷的關(guān)鍵環(huán)節(jié)之一,對(duì)于滾動(dòng)軸承,特征提取方法很多,可分為時(shí)域、頻域和時(shí)頻域等方法。由于軸承振動(dòng)信號(hào)的非平穩(wěn)非線性特點(diǎn),目前

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1272770