基于谐波小波包和BP神经网络的滚动轴承声发射故障模式识别技术

由于滚动轴承声发射信号在各频段的能量分布与轴承的故障类型相关,可以利用谐波小波包将不同故障滚动轴承的声发射信号分解到不同频段,进而将各频段的能量组成特征向量输入BP神经网络,通过神经网络判别滚动轴承的故障类型。利用神经网络对滚动轴承进行故障识别时,对谐波小波包和Daubechies小波包进行了比较。实验结果表明对于滚动轴承声发射信号的故障模式识别,将谐波小波包分解和BP神经网络相结合的方法可以获得良好的效果。