期刊文章详细信息
小波包神经网络在轴承故障模式识别中的应用
Application of Wavelet Packet and Neural Network in Bearing Fault Pattern Recognition
文献类型：期刊文章
机构地区：[1]北京工业大学北京市先进制造技术重点实验室,北京100022
年 份：2007
期 号：1
起止页码：31-34
语 种：中文
收录情况：BDHX、BDHX2004、ZGKJHX、核心刊
摘 要：基于不同点蚀模式的轴承振动信号的频域能量分布差异性,提出了基于小波包正交分解和BP神经网络的轴承点蚀故障模式识别技术。对轴承振动信号进行小波包正交四层分解,实现了信号空间完整拆分的同时得到了第四层由低频到高频的小波包分解系数,再分别进行单支重构得到各频段的成分。利用信号各频段的能量组成特征矢量作为神经网络的输入样本,对BP神经网络进行训练,获得模式识别网络;再用新数据进行网络的检验,结果证明网络的性能良好。
关 键 词：滚动轴承 点蚀 小波包变换 BP神经网络 模式识别
分 类 号：TH133.33] TP206.3]
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