基于小波包和径向基神经网络轴承故障诊断

被引：22

作者：

王国锋

王子良

秦旭达

王太勇

机构：

[1] 天津大学机械工程学院,天津理工学院,天津大学机械工程学院,天津大学机械工程学院天津,天津,天津,天津

来源：

北京科技大学学报 | 2004年 / 02期

关键词：

小波包; 径向基神经网络; 滚动轴承; 精密诊断;

D O I：

10.13374/j.issn1001-053x.2004.02.018

中图分类号：

TH133.3 [轴承];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

针对滚动轴承故障精密诊断的需要,采用小波包分析方法提取了滚动轴承故障的特征信号,通过小波包分析将高频信号分解到8个频带中,以频带能量作为识别故障的特征向量,应用RBF径向基神经网络建立了从特征向量到故障模式之间的映射,现场采集的数据分析表明,采用小波包和神经网络相结合的方法可以比较准确地识别滚动轴承的故障。

引用

页码：184 / 187

页数：4

共 6 条

[1] 基于小波包能量特征的滚动轴承故障监测方法 [J].