基于小波包和概率神经网络的滚动轴承故障诊断

为更好实现滚动轴承的状态监测和故障诊断,提出了基于小波包分析的特征向量提取算法。通过小波包分析对信号的高频和低频进行同样精度的分解,再将有效特征向量作为概率神经网络的输入,实现滚动轴承状态监测和智能化模式识别。结果表明,小波包变换可提高信号的频率分辨率,概率神经网络可充分利用故障先验知识,两者相结合能更有效地突出故障特征。