形态滤波优化算法用于滚动轴承故障诊断

• 作者: 周军 宋平岗 陈健亨
• 来源期刊: 振动、测试与诊断
• 学科: 工学
• 关键词: 局域均值分解 形态滤波 Elman神经网络 滚动轴承 故障诊断
• 年，卷（期）: 2013,（5）
• 页码范围: 756-762
• 页数: 7页
• 分类号: TG156|TP206|TH133
• 字数: 5341字
• 语种: 中文

摘要

为了有效地从非线性、非平稳性的滚动轴承振动信号中提取有用的信息成分,提出了一种优化的形态滤波算法-Elman神经网络相结合的方法.首先,采用局域均值分解(LMD)将轴承振动信号分解成若干PF(product runction,简称PF)分量之和；然后,利用峭度最大准则选取PF分量,再用自适应多尺寸多结构元素形态滤波器对其进行滤波解调,进而提取出能量特征向量,作为Elman神经网络的输入参数；最后,区分滚动轴承故障状态和故障类型.仿真分析和试验研究表明,该方法能够有效地提取出滚动轴承的故障特征,与传统的高频共振解调方法相比效果更加明显,与小波包分析-BP神经网络故障诊断方法对比,显示出其具有更高的识别率,更加表明其可行性和有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	宋平岗	华东交通大学电气与电子工程学院	153	1539	19.0	33.0
2	周军	华东交通大学电气与电子工程学院	7	46	4.0	6.0
3	陈健亨	华东交通大学电气与电子工程学院	3	17	2.0	3.0