河北理工大学学报（自然科学版）
河北理工大學學報（自然科學版）
하북리공대학학보（자연과학판）
JOURNAL OF HEBEI POLYTECHNIC UNIVERSITY(NATURAL SCIENCE EDITION)
2008年
4期
81-85
,共5页
小波包分析%Elman神经网络%轴承%故障诊断
小波包分析%Elman神經網絡%軸承%故障診斷
소파포분석%Elman신경망락%축승%고장진단
根据电机滚动轴承振动信号的频域变化特征,通过小波包分析将轴承振动信号分解在不同的频带之内,以频带能量作为识别故障的特征向量,应用容错性强、动态性能良好的Elman神经网络建立从特征向量到故障模式之间的映射,实现电机轴承故障分类.仿真结果表明,采用小波包和Elman神经网络相结合的方法能更加有效地实现电机轴承的故障诊断.
根據電機滾動軸承振動信號的頻域變化特徵,通過小波包分析將軸承振動信號分解在不同的頻帶之內,以頻帶能量作為識彆故障的特徵嚮量,應用容錯性彊、動態性能良好的Elman神經網絡建立從特徵嚮量到故障模式之間的映射,實現電機軸承故障分類.倣真結果錶明,採用小波包和Elman神經網絡相結閤的方法能更加有效地實現電機軸承的故障診斷.
근거전궤곤동축승진동신호적빈역변화특정,통과소파포분석장축승진동신호분해재불동적빈대지내,이빈대능량작위식별고장적특정향량,응용용착성강、동태성능량호적Elman신경망락건립종특정향량도고장모식지간적영사,실현전궤축승고장분류.방진결과표명,채용소파포화Elman신경망락상결합적방법능경가유효지실현전궤축승적고장진단.
