基于局域均值分解包络谱和神经网络的轴承故障诊断研究

王建国; 吴林峰

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基于局域均值分解包络谱和神经网络的轴承故障诊断研究

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滚动轴承振动信号是非平稳信号,而且往往是由许多分量的调频调幅信号组成；轴承故障特征频率容易被高频的调频调幅信号淹没；局域均值分解技术是近年来新的时频分析方法,能够有效的处理非平稳信号；它能将多分量的调制信号自适应的分解为若干个生产函数(PF)分量,每个PF分量都是一个单分量的调幅调频信号,包含了原始信号的局部特征；利用共振解调技术对每个PF分量进行包络分析,能够有效地提取高频载波中的故障特征频率；同时,为了实现智能诊断,提取各PF分量包络信号的能量值作为特征向量,训练BP神经网络,从而达到智能诊断目的.

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来源
《计算机测量与控制》 |2013年第7期|1762-1765|共4页
作者
王建国; 吴林峰;
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作者单位

东北电力大学;

吉林132012;

东北电力大学;

吉林132012;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类理论、方法;
关键词
滚动轴承; 局域均值分解; 共振解调; BP神经网络; 故障诊断;

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