仪器仪表学报
儀器儀錶學報
의기의표학보
CHINESE JOURNAL OF SCIENTIFIC INSTRUMENT
2005年
z1期
609-610
,共2页
滚动轴承%小波包变换%RBF神经网络%Matlab%故障诊断
滾動軸承%小波包變換%RBF神經網絡%Matlab%故障診斷
곤동축승%소파포변환%RBF신경망락%Matlab%고장진단
通过对滚动轴承振动信号特征分析,采用小波包变换方法对其建立频域能量特征向量以减少输入维数,进而构造出了轴承特征空间和故障空间的模式,然后采用径向基函数人工神经网络,通过该网络的学习和训练,实现了两个空间之间的非线性映射,完成了滚动轴承故障模式的识别.同时应用Matlab软件强大的计算功能,设计建立了滚动轴承智能故障诊断系统.理论和实验证明了该系统的有效性,且具有较高的识别精度.
通過對滾動軸承振動信號特徵分析,採用小波包變換方法對其建立頻域能量特徵嚮量以減少輸入維數,進而構造齣瞭軸承特徵空間和故障空間的模式,然後採用徑嚮基函數人工神經網絡,通過該網絡的學習和訓練,實現瞭兩箇空間之間的非線性映射,完成瞭滾動軸承故障模式的識彆.同時應用Matlab軟件彊大的計算功能,設計建立瞭滾動軸承智能故障診斷繫統.理論和實驗證明瞭該繫統的有效性,且具有較高的識彆精度.
통과대곤동축승진동신호특정분석,채용소파포변환방법대기건립빈역능량특정향량이감소수입유수,진이구조출료축승특정공간화고장공간적모식,연후채용경향기함수인공신경망락,통과해망락적학습화훈련,실현료량개공간지간적비선성영사,완성료곤동축승고장모식적식별.동시응용Matlab연건강대적계산공능,설계건립료곤동축승지능고장진단계통.이론화실험증명료해계통적유효성,차구유교고적식별정도.
