摘要
根据滚动轴承振动信号的频域变化特征 ,采用小波包分析对其建立频域能量特征向量 ,利用径向基函数神经网络完成滚动轴承故障状态的识别。
Based on the frequency domain feature of vibration signal variance of ball bearing, energy eigenvector of frequency domain is presented using wavelet packet analysis method. Fault state of ball bearing is recognized by using radial basis function neural networks. Theory and experiment shows that such method is available.
出处
《组合机床与自动化加工技术》
北大核心
2004年第12期81-82,84,共3页
Modular Machine Tool & Automatic Manufacturing Technique
基金
吉林省教育委员会科研基金项目。 (吉教合字 99第 1 0号 )
关键词
滚动轴承
小波包分析
特征向量
神经网络
故障诊断
ball bearing
wavelet packet analyse
eigenvector
neural networks
fault diagnosis
