轻工机械
輕工機械
경공궤계
2014年
3期
13-18,21
,共7页
张园%史永芳%迮素芳%李力
張園%史永芳%迮素芳%李力
장완%사영방%책소방%리력
滚动轴承%邻域相关性%冗余第二代小波%包络解调%峭度%BP人工神经网络
滾動軸承%鄰域相關性%冗餘第二代小波%包絡解調%峭度%BP人工神經網絡
곤동축승%린역상관성%용여제이대소파%포락해조%초도%BP인공신경망락
rolling bearing%neighborhood correlation%redundant second generation wavelet%envelope demodulation%kurtosis%BP artificial neural networks
将邻域相关性的冗余第二代小波应用于滚动轴承信号降噪,用Hilbert包络解调法提取的故障特征频率,比较不同转速和载荷下的提取效果,提出包络幅值峭度指标,并将其输入BP神经网络进行故障诊断.结果表明:基于邻域相关性的冗余第二代小波降噪方法能很好的抑制噪声,保留原信号的信息;降噪后的故障信号经过Hilbert包络解调能找到特征频率及其倍频,其效果优于原始信号的包络解调分析.工况会影响分析效果,且速度对提取效果的影响大于载荷.包络幅值峭度指标能很好区分不同工况的故障信号,结合BP人工神经网络诊断正确率为100％.
將鄰域相關性的冗餘第二代小波應用于滾動軸承信號降譟,用Hilbert包絡解調法提取的故障特徵頻率,比較不同轉速和載荷下的提取效果,提齣包絡幅值峭度指標,併將其輸入BP神經網絡進行故障診斷.結果錶明:基于鄰域相關性的冗餘第二代小波降譟方法能很好的抑製譟聲,保留原信號的信息;降譟後的故障信號經過Hilbert包絡解調能找到特徵頻率及其倍頻,其效果優于原始信號的包絡解調分析.工況會影響分析效果,且速度對提取效果的影響大于載荷.包絡幅值峭度指標能很好區分不同工況的故障信號,結閤BP人工神經網絡診斷正確率為100％.
장린역상관성적용여제이대소파응용우곤동축승신호강조,용Hilbert포락해조법제취적고장특정빈솔,비교불동전속화재하하적제취효과,제출포락폭치초도지표,병장기수입BP신경망락진행고장진단.결과표명:기우린역상관성적용여제이대소파강조방법능흔호적억제조성,보류원신호적신식;강조후적고장신호경과Hilbert포락해조능조도특정빈솔급기배빈,기효과우우원시신호적포락해조분석.공황회영향분석효과,차속도대제취효과적영향대우재하.포락폭치초도지표능흔호구분불동공황적고장신호,결합BP인공신경망락진단정학솔위100％.
