基于随机共振和主成分分析的轴承故障诊断

• 作者: 张廷 李晓峰 毕军 董宏辉
• 来源期刊: 武汉理工大学学报（交通科学与工程版）
• 学科: 工学
• 关键词: 故障诊断 轴箱轴承 随机共振 主成分分析
• 年，卷（期）: 2015,（3）
• 页码范围: 657-661
• 页数: 5页
• 分类号: TN911.7
• 字数: 4916字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3963/j.issn.2095-3844.2015.03.045

摘要

以列车轴承运行的振动加速度信号为研究对象，采用随机共振进行轴承振动信号的提取，同时基于主成分分析的方法实现对目前旋转机械常采用的23个混合域的故障特征参量进行分析，得到合适的轴承故障特征集。利用BP神经网络对以上内容的有效性进行验证。实验表明，结合2种方法得到的轴承故障诊断结果正确率可达到90％以上。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	董宏辉	北京交通大学交通运输学院	30	210	8.0	13.0
2	毕军	北京交通大学交通运输学院	25	208	8.0	13.0
3	李晓峰	北京交通大学交通运输学院	3	7	2.0	2.0
4	张廷	北京交通大学交通运输学院	3	14	2.0	3.0