解放军理工大学学报（自然科学版）
解放軍理工大學學報（自然科學版）
해방군리공대학학보（자연과학판）
JOURNAL OF PLA UNIVERSITY OF SCIENCE AND TECHNOLOGY(NATURAL SCIENCE EDITION)
2011年
2期
161-164
,共4页
张梅军%石文磊%赵亮%袁海龙
張梅軍%石文磊%趙亮%袁海龍
장매군%석문뢰%조량%원해룡
故障诊断%小波分析%SOM网络%滚动轴承
故障診斷%小波分析%SOM網絡%滾動軸承
고장진단%소파분석%SOM망락%곤동축승
为了对旋转机械中滚动轴承的运行状态进行故障监测和诊断,在对振动信号进行采集和处理的基础上,提出了小波变换与Kohonen神经网络(SOM)相结合的滚动轴承故障诊断新方法.运用该方法在滚动轴承实验台上进行实验,用小波分析提取振动信号的特征值后,应用SOM网络对数据进行分类得到各种故障类型的标准样本,通过故障样本与标准样本的对比与分析得出诊断结论.结果表明,该方法能够准确的识别和诊断出滚动轴承的运行状态和故障类型,适合滚动轴承故障诊断,具有一定的工程实用价值.
為瞭對鏇轉機械中滾動軸承的運行狀態進行故障鑑測和診斷,在對振動信號進行採集和處理的基礎上,提齣瞭小波變換與Kohonen神經網絡(SOM)相結閤的滾動軸承故障診斷新方法.運用該方法在滾動軸承實驗檯上進行實驗,用小波分析提取振動信號的特徵值後,應用SOM網絡對數據進行分類得到各種故障類型的標準樣本,通過故障樣本與標準樣本的對比與分析得齣診斷結論.結果錶明,該方法能夠準確的識彆和診斷齣滾動軸承的運行狀態和故障類型,適閤滾動軸承故障診斷,具有一定的工程實用價值.
위료대선전궤계중곤동축승적운행상태진행고장감측화진단,재대진동신호진행채집화처리적기출상,제출료소파변환여Kohonen신경망락(SOM)상결합적곤동축승고장진단신방법.운용해방법재곤동축승실험태상진행실험,용소파분석제취진동신호적특정치후,응용SOM망락대수거진행분류득도각충고장류형적표준양본,통과고장양본여표준양본적대비여분석득출진단결론.결과표명,해방법능구준학적식별화진단출곤동축승적운행상태화고장류형,괄합곤동축승고장진단,구유일정적공정실용개치.
