基于BP神经网络的滚动轴承故障监测研究

• 作者: 傅攀 廖术娟 张尔卿
• 来源期刊: 机械工程与技术
• 学科: 工学
• 关键词: 滚动轴承 故障监测 特征提取 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2014,（2）
• 页码范围: 57-66
• 页数: 10页
• 分类号: TP39

摘要

滚动轴承是机械设备中最常用的零件之一,它能否正常运行关系到整台机器的安全,所以对滚动轴承进行故障诊断具有重大的意义。本文搭建状态监测系统平台采集正常轴承和故障轴承的振动信号,根据特征选取原则,提取时域和频域特征并将特征值归一化。根据已知状态的轴承特征值训练BP神经网络,之后利用已建立的网络识别未知状态的轴承,经过试验验证,该方法得到了非常好的监测效果。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	傅攀	西南交通大学机械工程学院	78	545	12.0	18.0
2	张尔卿	西南交通大学机械工程学院	8	59	5.0	7.0
3	廖术娟	西南交通大学机械工程学院	2	15	1.0	2.0