小波包分析和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在滾動(dòng)軸承故障模式識(shí)別中的應(yīng)用
本文關(guān)鍵詞:小波包分析和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在滾動(dòng)軸承故障模式識(shí)別中的應(yīng)用 出處:《電子測(cè)量技術(shù)》2016年04期 論文類型:期刊論文
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【摘要】:根據(jù)滾動(dòng)軸承振動(dòng)信號(hào)的不同故障模式在頻域能量分布中的差異性,提出了基于小波包分解與重構(gòu)和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的軸承故障模式識(shí)別技術(shù)。論文首先對(duì)軸承振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行小波包三層分解,完成了振動(dòng)信號(hào)在空間的完整拆分,同時(shí)得到了第三層由低頻到高頻的小波包分解系數(shù),再依據(jù)小波包分解系數(shù)分別重構(gòu)各頻段的信號(hào),并提取信號(hào)各頻段的能量。然后利用信號(hào)各頻段的能量組成的特征矢量作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入樣本,對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練,獲得不同故障模式識(shí)別網(wǎng)絡(luò)模型,最后利用測(cè)試數(shù)據(jù)對(duì)建立起來(lái)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行檢驗(yàn),通過(guò)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)判別滾動(dòng)軸承的故障類型。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明,采用小波包分解與重構(gòu)和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的方法可以比較準(zhǔn)確地識(shí)別滾動(dòng)軸承的故障。
【作者單位】: 湖南科技大學(xué)機(jī)械設(shè)備健康維護(hù)省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;湖南科技大學(xué)機(jī)電工程學(xué)院;
【基金】:國(guó)家自然科學(xué)基金委員會(huì)與中國(guó)民用航空局聯(lián)合資助項(xiàng)目(批準(zhǔn)號(hào):U1433118) 湖南省自然科學(xué)基金與湘潭市科技局聯(lián)合資助項(xiàng)目(批準(zhǔn)號(hào)14JJ5011)
【分類號(hào)】:TP183;TH133.33
【正文快照】: 1引言滾動(dòng)軸承是機(jī)械設(shè)備中最常見(jiàn)的零部件之一,它的運(yùn)行狀態(tài)是否良好直接影響到整臺(tái)機(jī)器的功能,無(wú)論從機(jī)械設(shè)備安全角度出發(fā),還是從社會(huì)經(jīng)濟(jì)利益出發(fā),對(duì)滾動(dòng)軸承故障診斷技術(shù)的研究工作都具有十分重大的意義。滾動(dòng)軸承的故障診斷,傳統(tǒng)方法主要是對(duì)軸承振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行頻譜分析,
【參考文獻(xiàn)】
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【共引文獻(xiàn)】
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10 曾U喺,
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