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小波包与神经网络在滚珠丝杠故障诊断中的应用 被引量：6

The ball screw′s fault diagnosis by the wavelet packet and neural network
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摘要 针对滚珠丝杠在数控机床运转中的噪声信号,提出一种分段重叠预处理信号方法,并在此基础上研究了采用无频带错位小波包算法提取故障特征向量的方法;然后利用所提取的特征向量作为故障样本对3层BP神经网络进行训练;最后利用训练所得到的权重值实时进行故障判断.实验结果表明利用上述方法能实现对滚珠丝杠润滑不良和润滑良好2种情况下噪声的正确区分. 针对滚珠丝杠在数控机床运转中的噪声信号,提出一种分段重叠预处理信号方法,并在此基础上研究了采用无频带错位小波包算法提取故障特征向量的方法;然后利用所提取的特征向量作为故障样本对3层BP神经网络进行训练;最后利用训练所得到的权重值实时进行故障判断.实验结果表明利用上述方法能实现对滚珠丝杠润滑不良和润滑良好2种情况下噪声的正确区分.
作者 张磊 赵晓光 张爱瑜 张承进
机构地区 山东大学控制科学与工程学院 中国科学院自动化研究所复杂系统智能控制与管理国家重点实验室
出处 《华中科技大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第S2期430-432,共3页 Journal of Huazhong University of Science and Technology(Natural Science Edition)
基金 国家数控重大专项资助项目(2009ZX04009-013-03)
关键词 故障诊断 滚珠丝杠 小波包分解 神经网络 fault diagnosis ball screw wavelet packets neural network
分类号 N55 [自然科学总论]
  • 相关文献

参考文献10

二级参考文献33

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共引文献142

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引证文献6

二级引证文献23

华中科技大学学报（自然科学版）
2011年 第S2期

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