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基于信息融合的滚动轴承故障诊断
被引量:
4
1
作者
颉潭成
韩一村
+1 位作者
徐彦伟
马君达
《轴承》
北大核心
2015年第11期46-49,共4页
针对传统的单一传感器检测准确率不高,诊断系统不稳定等问题,将振动和声发射2种检测方法进行融合。首先对采集到的2种信号进行小波降噪及Hilbert解调,得到故障信号的频域包络谱,计算其频段能量值并组成特征向量;然后利用BP神经网络建立...
针对传统的单一传感器检测准确率不高,诊断系统不稳定等问题,将振动和声发射2种检测方法进行融合。首先对采集到的2种信号进行小波降噪及Hilbert解调,得到故障信号的频域包络谱,计算其频段能量值并组成特征向量;然后利用BP神经网络建立多传感器的信息融合系统,选取合适的样本输入网络进行训练,直至达到所要求的误差范围;最后实现对样本轴承的故障诊断,达到了相对较高的诊断正确率。
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关键词
滚动轴承
故障诊断
小波降噪
信息融合
声发射
神经网络
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职称材料
题名
基于信息融合的滚动轴承故障诊断
被引量:
4
1
作者
颉潭成
韩一村
徐彦伟
马君达
机构
河南科技大学机电工程学院
出处
《轴承》
北大核心
2015年第11期46-49,共4页
基金
国家自然科学基金青年基金项目(51305127)
文摘
针对传统的单一传感器检测准确率不高,诊断系统不稳定等问题,将振动和声发射2种检测方法进行融合。首先对采集到的2种信号进行小波降噪及Hilbert解调,得到故障信号的频域包络谱,计算其频段能量值并组成特征向量;然后利用BP神经网络建立多传感器的信息融合系统,选取合适的样本输入网络进行训练,直至达到所要求的误差范围;最后实现对样本轴承的故障诊断,达到了相对较高的诊断正确率。
关键词
滚动轴承
故障诊断
小波降噪
信息融合
声发射
神经网络
Keywords
rolling bearing
fault diagnosis
wavelet denoising
information fusion
acoustic emission
neural network
分类号
TH133.33 [机械工程—机械制造及自动化]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于信息融合的滚动轴承故障诊断
颉潭成
韩一村
徐彦伟
马君达
《轴承》
北大核心
2015
4
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