一种基于HHT和神经网络的智能轴承状态监控系统

被引：2

作者：

赵泓扬 ^{[1
]}

刘立生 ^{[2
]}

韩庆邦 ^{[3
]}

机构：

[1] 常州工学院电子信息与电气工程学院

[2] 中航雷达与电子设备研究院

[3] 河海大学计算机与信息工程学院

来源：

东北师大学报(自然科学版) | 2013年 / 45卷 / 02期

关键词：

HHT; EMD; IMF; GRNN; 状态监控;

D O I：

暂无

中图分类号：

TH133.3 [轴承]; TP277 [监视、报警、故障诊断系统];

学科分类号：

082805 [农业机械化与装备工程]; 140102 [集成电路设计与设计自动化];

摘要：

提出了一种Hilbert-Huang变换(HHT)和神经网络相结合的智能轴承状态监控系统.从理论上阐述了经验模态分解(EMD)、固有模态函数(IMF)、Hilbert变换以及广义回归神经网络(GRNN).提出了轴承智能状态监控流程图即小波包对振动信号进行去噪预处理,HHT提取IMF的瞬时幅值作为特征向量,实验使用了BPNN和GRNN 2种神经网络,通过神经网络进行故障辨识和分类,最后用轴承的振动数据对该系统进行验证.结果表明,提出的状态监控系统能较好地对轴承的状态进行监控.

引用

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页数：6

共 5 条

[1]

基于小波神经网络的直升机主减速器故障诊断系统 [J].