基于信息融合的滚动轴承故障诊断

• 作者: 徐彦伟 韩一村 颉潭成 马君达
• 来源期刊: 轴承
• 学科: 工学
• 关键词: 滚动轴承 故障诊断 小波降噪 信息融合 声发射 神经网络
• 年，卷（期）: 2015,（11）
• 所属期刊栏目: 测量与仪器
• 页码范围: 46-49
• 页数: 4页
• 分类号: TH133.33|TN911.7
• 字数: 2838字
• 语种: 中文

摘要

针对传统的单一传感器检测准确率不高，诊断系统不稳定等问题，将振动和声发射2种检测方法进行融合。首先对采集到的2种信号进行小波降噪及 Hilbert 解调，得到故障信号的频域包络谱，计算其频段能量值并组成特征向量；然后利用 BP 神经网络建立多传感器的信息融合系统，选取合适的样本输入网络进行训练，直至达到所要求的误差范围；最后实现对样本轴承的故障诊断，达到了相对较高的诊断正确率。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	颉潭成	河南科技大学机电工程学院	56	251	9.0	13.0
2	马君达	河南科技大学机电工程学院	4	9	2.0	2.0
3	徐彦伟	河南科技大学机电工程学院	36	93	5.0	7.0
4	韩一村	河南科技大学机电工程学院	1	3	1.0	1.0