基于小波包频带能量特征和BP神经网络的滚动轴承智能故障诊断

• 作者: 刘雄 潘峥嵘 谯自健
• 来源期刊: 自动化与仪器仪表
• 学科: 工学
• 关键词: 小波包 能量特征 BP神经网络 滚动轴承 故障诊断
• 年，卷（期）: 2015,（5）
• 所属期刊栏目: 机械制造自动化
• 页码范围: 82-84
• 分类号: TH133.33
• 语种: 中文
• DOI: 10.14016/j.cnki.1001-9227.2015.05.082

摘要

对滚动轴承振动信号进行小波包分解,提取频带能量特征构成特征向量,并以此作为BP神经网络的输入,对神经网络进行训练,建立滚动轴承运行状态分类器,用以识别滚动轴承的运行状态.试验结果表明,通过小波包分解提取能量特征结合BP神经网络对滚动轴承进行故障诊断的方法是可靠的,可以准确识别轴承的故障类别.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	潘峥嵘	兰州理工大学电气工程与信息工程学院	73	394	11.0	15.0
2	谯自健	兰州理工大学电气工程与信息工程学院	5	31	3.0	5.0
3	刘雄	兰州理工大学电气工程与信息工程学院	1	12	1.0	1.0