采用GA-BP算法和EMD的滚动轴承故障诊断方法

• 作者: 刘晋玮 杜义贤 王林军 王锬 钟先友 黄文超
• 来源期刊: 煤矿机械
• 学科: 工学
• 关键词: EMD GA BP神经网络 滚动轴承故障诊断
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 所属期刊栏目: 故障·诊断
• 页码范围: 167-170
• 页数: 4页
• 分类号: TH133.33
• 字数: 2364字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13436/j.mkjx.201905055

摘要

针对滚动轴承故障识别和分类问题,提出一种采用GA-BP算法结合经验模态分解(EMD)方法的滚动轴承故障识别方法.该方法首先利用EMD方法对不同类型的故障信号进行分解,获得若干个阶次的IMF分量,然后求出其能量占比,并构造相应特征向量组,最后将特征向量组输入遗传算法(GA)优化的BP神经网络中进行训练和测试,进而对故障进行分类和识别.结果表明,该方法能有效提取滚动轴承故障特征信息,并快速地对不同故障类型进行识别.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杜义贤	三峡大学机械与动力学院	97	376	10.0	16.0
2	钟先友	三峡大学机械与动力学院	34	255	9.0	15.0
3	王林军	三峡大学机械与动力学院	14	59	5.0	7.0
4	王锬	三峡大学机械与动力学院	4	12	2.0	3.0
5	黄文超	三峡大学机械与动力学院	3	12	2.0	3.0
6	刘晋玮	三峡大学机械与动力学院	4	13	2.0	3.0