IMF能量和RBF神经网络相结合在滚动轴承故障诊断中的应用研究

• 作者: 张梅军 王闯 陈灏
• 来源期刊: 机械
• 学科: 工学
• 关键词: IMF能量 RBF神经网络 故障诊断
• 年，卷（期）: 2012,（6）
• 所属期刊栏目: 故障与诊断
• 页码范围: 63-66,70
• 分类号: TH17
• 字数: 3245字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-0316.2012.06.017

摘要

针对滚动轴承的故障特点,提出了一种将IMF能量与RBF神经网络相结合的方法用于故障诊断.该方法首先利用经验模态分解(EMD)方法,把振动信号分解为若干个IMF分量,再用重要的IMF分量求得IMF能量特征向量,最后将特征向量输入RBF神经网络进行故障模式分类.通过对滚动轴承的正常状态、内圈故障、滚动体故障和外圈故障信号的分析结果表明,该方法能够准确、有效地识别这些故障.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张梅军		5	53	3.0	5.0
2	王闯		11	35	3.0	5.0
3	陈灏		2	27	2.0	2.0