基于小波变换和BP神经网络的滚动轴承故障信号诊断

论文摘要

旋转机械中,轴承作为必不可少重要零部件之一,在发生故障时,振动信号比较复杂,相对其它振动信号太弱,传统谱分析技术对滚动轴承的故障的分析不太理想。提出采用小波变换的方法来处理滚动轴承的故障振动信号,通过三层小波分析并提取了轴承故障信号的特征,然后利用提取的特征作为识别模型的输入,利用建立的BP神经网络对轴承故障信号进行诊断检测。实验结果表明该方法实现了对该轴承故障信号的有效分析。

论文目录

• 0 引言
• 1 小波变换和特征提取
•   1.1 小波变换
•     1.1.1 连续小波变换
•     1.1.2 离散小波变换
•     1.1.3 信号的小波和小波包分解
•   1.2 特征提取
• 2 BP神经网络
• 3 结果研究
•   3.1 小波分析和特征提取结果
•   3.2 BP神经网络识别结果
• 4 结论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 任君兰

关键词: 滚动轴承故障,小波变换,神经网络

来源: 内燃机与配件 2019年02期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑

专业: 机械工业

单位: 重庆交通大学机电与车辆工程学院

分类号: TH133.33

DOI: 10.19475/j.cnki.issn1674-957x.2019.02.017

页码: 35-37

总页数: 3

文件大小: 221K

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