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基于小波包和SOM神经网络的车辆滚动轴承故障诊断 总被引:1,自引:0,他引:1
以车辆滚动轴承故障诊断模型为基础,针对其轴承的特点,提出了一种小波包分析和SOM神经网络相结合的故障诊断方法。将该方法应用于车辆滚动轴承的故障诊断中,经过大量实测数据的分析与验证,能够有效地诊断出轴承的故障类型,为旋转机械的动态监测和故障诊断提供了新的参考,具有重要的理论和实际工程应用价值。 相似文献
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基于小波包变换的滚动轴承故障诊断 总被引:1,自引:0,他引:1
针对故障轴承振动信号能量集中与调制的特点,提出了一种基于小波包能量法与Hilbert变换的滚动轴承故障诊断方法。使用小波包变换对振动信号进行分解、重构及能量计算,并应用Hilbert变换对能量集中频段的重构信号进行解调和频谱分析,提取故障特征频率。同时针对诊断过程中故障特征参数依靠人工计算的问题,提出故障特征参数自动提取方法。实际的滚动轴承实验数据的处理和分析结果表明,该诊断方法能够准确、快速地识别滚动轴承表面损伤的故障模式。 相似文献
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给出了一种新的滚动轴承故障诊断方法,将小波包和EMD方法、AR模型法相结合,实测信号分析表明,此方法不但正确检测到了轴承的状态,而且优于EMD和AR模型法. 相似文献
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基于EMD分解与小波包的滚动轴承故障诊断 总被引:1,自引:0,他引:1
针对滚动轴承故障信号分析中的问题,提出了将Hilbert-Huang变换和小波包分析相结合的滚动轴承故障诊断新方法,实测信号分析表明,该方法能有效地对滚动轴承故障信号进行检测. 相似文献
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针对单一的信号处理诊断方法难以实现滚动轴承故障准确诊断的局限性,提出一种基于小波包能量神经网络相融合的滚动轴承诊断方法。搭建MPS-ICP滚动轴承振动信号的数据采集平台,利用小波包变换对滚动轴承内环、外环及滚动体的故障信号进行去噪、分解与重构,有效提取不同故障下各频段能量的故障特征。将提取的能量故障特征分别输入至建立的BP、RBF和Elman神经网络的诊断系统中,实验分析表明,三种神经网络都能较好的诊断电机滚动轴承的故障类型,且与实际滚动轴承的故障类型较吻合,但就诊断误差和时间综合而言,BP神经网络诊断系统更适合电机滚动轴承故障的检测。 相似文献
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针对平稳自回归模型无法准确描述滚动轴承振动信号的非平稳性,提出一种结合小波包分解与自回归模型的故障特征提取方法,以提取能准确反映轴承运行状态的特征向量。首先,通过小波包变换对滚动轴承运行时产生的非平稳振动信号进行分解,得到一系列刻画原始信号特征的系数;然后,利用自相关算法对各系数建立自回归模型,并将自回归模型的参数作为特征向量;最后,采用支持向量机分类器对提取的特征向量进行故障分类,从而实现滚动轴承的智能故障诊断。仿真结果表明该方法的有效性。 相似文献
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研究了小波包分析与人工神经网络结合起来应用于轴承故障诊断的问题。采用小波包分析对其提取频域能量特征向量,利用径向基函数神经网络完成滚动轴承故障诊断。 相似文献
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基于平滑指数和小波的滚动轴承故障诊断 总被引:1,自引:0,他引:1
分析了Morlet小波的外形及其适合于分析冲击信号的特点,将平滑指数法引入滚动轴承的故障诊断中,结果表明,平滑指数法明显优于对信号的直接频谱分析,不但检测到了故障特征频率,而且检测到了故障特征频率的倍频,可以简单直观地判别出轴承故障部位. 相似文献
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根据滚动轴承振动信号的性质,提出了一种基于小波包系数、峭度最大值原则及包络谱分析的滚动轴承故障自动诊断方法.首先,用小波包将信号分解到不同的频段上,再对不同频段的小波包系数计算其峭度值;然后,根据峭度值最大原则,自动确定由轴承缺陷所引起的共振频率所在的频带;最后,对该频带的小波包系数进行包络谱分析,以确定故障频率.此方法能够提高滚动轴承故障诊断的可靠性和便捷性. 相似文献