基于LMD和RBF相结合的尾桨台传动系统滚动轴承故障诊断方法

• 作者: 刘正江 孙伟 李新民 陈焕 黄建萍
• 来源期刊: 直升机技术
• 学科: 工学
• 关键词: 滚动轴承 故障诊断 LMD RBF
• 年，卷（期）: 2013,（2）
• 所属期刊栏目: 学术探讨
• 页码范围: 24-27,58
• 页数: 5页
• 分类号: V229+.2|TH165+.3
• 字数: 3775字
• 语种: 中文

摘要

提出了局部均值分解(Local mean decomposition,简称LMD)方法和径向基函数神经网络(Radial Basis Function Neural Network,简称RBF)相结合的滚动轴承故障诊断方法.LMD方法是一种新的自适应时频分析方法,能够有效地提取故障特征.该方法首先采用LMD对滚动轴承振动信号进行分解,计算分解得到的PF分量能量比,作为特征向量输入到RBF神经网络中,进行故障分类和识别.通过真实滚动轴承数据的故障诊断实验,验证了该方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙伟		2	3	1.0	1.0
2	刘正江		1	0	0.0	0.0
3	李新民		5	14	2.0	3.0
4	黄建萍		2	2	1.0	1.0
5	陈焕		3	12	2.0	3.0