本文關鍵詞：基于EMD瞬時功率譜熵的神經(jīng)網(wǎng)絡滾動軸承故障診斷，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：滾動軸承在發(fā)生故障時,其動力學特性往往呈現(xiàn)出復雜性和非線性,振動信號也會隨之表現(xiàn)出非平穩(wěn)性。為此,提出一種基于EMD瞬時功率譜熵的滾動軸承特征提取方法。該方法將軸承信號進行EMD分解,得到有限個IMF分量,對這些分量進行功率譜處理,計算其功率譜的信息熵。EMD瞬時功率譜熵作為特征向量,采用神經(jīng)網(wǎng)絡進行故障分類,實驗結果表明,此方法的分類準確率可達96.25%。
【作者單位】： 東北石油大學電氣信息工程學院;大慶油田有限責任公司測試技術服務分公司;
【關鍵詞】： 軸承故障診斷 EMD 瞬時功率譜熵 概率神經(jīng)網(wǎng)絡
【基金】：黑龍江省自然科學基金項目(F201404)
【分類號】：TH133.33
【正文快照】： 滾動軸承是各種旋轉(zhuǎn)機械中應用最廣泛的一種重要部件,其運行狀態(tài)直接影響整臺機械的性能,對它進行故障診斷具有重要意義。實際的滾動軸承振動信號,大部分是非平穩(wěn)、非線性信號,因此,在故障診斷過程中需要采用適合于非平穩(wěn)信號的特征提取方法。由于時頻分析方法能夠同時提取振

  本文關鍵詞：基于EMD瞬時功率譜熵的神經(jīng)網(wǎng)絡滾動軸承故障診斷，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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本文編號：454211