文献类型：期刊文章

作　　者：吕楠[1,2] 姚平喜[1,2]

Lyu Nan;Yao Pingxi(College of Mechanical and Vehicle Engineering,Taiyuan University of Technology,Taiyuan 030024,China;Shanxi Key Laboratory of Precision Machining,Taiyuan 030024,China)

机构地区：[1]太原理工大学机械与运载工程学院,太原030024 [2]精密加工山西省重点实验室,太原030024

出　　处：《煤矿机械》

年　　份：2020

卷　　号：41

期　　号：8

起止页码：172-173

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2017、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：滚动轴承在煤机设备中广泛应用,在恶劣工况下容易发生故障。为了能够及时准确地获取滚动轴承的运转状态,采用BP神经网络算法与小波函数对轴承振动信号进行分解,从而对滚动轴承进行状态监测以及故障诊断。实验结果表明,BP神经网络能够准确获得滚动轴承的运动状态及故障类型。

关 键 词：BP神经网络 振动 故障诊断 滚动轴承

分 类 号：TH133.33]