基于小波神经网络的滚动轴承故障诊断方法研究

• 作者: 刘美 林静 贲少辉
• 来源期刊: 电子设计工程
• 学科: 工学
• 关键词: 小波分析 神经网络 滚动轴承 振动检测 故障诊断
• 年，卷（期）: 2016,（18）
• 所属期刊栏目: 通信与网络
• 页码范围: 109-112
• 页数: 4页
• 分类号: TP277
• 字数: 4077字
• 语种: 中文

摘要

将小波分析技术与神经网络技术相结合，通过小波分析技术对振动信号进行滤波消噪，构建时频关联分析的信号特征表征轴承的故障信息，实现准确的故障特征提取。运用神经网络方法具有的网络自适应能力，自学习能力，在背景噪声统计特性未知的情况下，提高轴承故障诊断系统的鲁棒性和可靠性，构建低成本、高可靠的滚动轴承故障分析诊断系统，实验结果表明，系统在训练信号、检测信号采集位置不同，训练轴承受损程度、检测轴承受损程度不同的情况下，均具有良好的检测识别能力，说明系统具有良好的鲁棒性，该方法有效可行。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	林静		21	41	4.0	4.0
2	刘美		66	270	9.0	13.0
3	贲少辉		9	9	2.0	2.0