【摘 要】
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根据滚动轴承振动信号的不同故障模式在频域能量分布中的差异性,提出了基于小波包分解与重构和BP神经网络的轴承故障模式识别技术。论文首先对轴承振动信号进行小波包三层分
【机 构】
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湖南科技大学机械设备健康维护省重点实验室,湖南科技大学机电工程学院
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根据滚动轴承振动信号的不同故障模式在频域能量分布中的差异性,提出了基于小波包分解与重构和BP神经网络的轴承故障模式识别技术。论文首先对轴承振动信号进行小波包三层分解,完成了振动信号在空间的完整拆分,同时得到了第三层由低频到高频的小波包分解系数,再依据小波包分解系数分别重构各频段的信号,并提取信号各频段的能量。然后利用信号各频段的能量组成的特征矢量作为BP神经网络的输入样本,对BP神经网络进行训练,获得不同故障模式识别网络模型,最后利用测试数据对建立起来的BP神经网络模型进行检验,通过BP神经网络判别滚动轴承的故障类型。实验结果证明,采用小波包分解与重构和BP神经网络相结合的方法可以比较准确地识别滚动轴承的故障。
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