基于小波包和徑向基神經網絡軸承故障診斷

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基于小波包和徑向基神經網絡軸承故障診斷

王國鋒, 王子良, 秦旭達, 王太勇

文章導航 > 工程科學學報 > 2004 > 26(2): 184-187

王國鋒, 王子良, 秦旭達, 王太勇. 基于小波包和徑向基神經網絡軸承故障診斷[J]. 工程科學學報, 2004, 26(2): 184-187. doi: 10.13374/j.issn1001-053x.2004.02.018

引用本文:

王國鋒, 王子良, 秦旭達, 王太勇. 基于小波包和徑向基神經網絡軸承故障診斷[J]. 工程科學學報, 2004, 26(2): 184-187. doi: 10.13374/j.issn1001-053x.2004.02.018

WANG Guofeng, WANG Ziliang, QIN Xuda, WANG Taiyong. Accurate Diagnosis of Rolling Bearing Based on Wavelet Packet and RBF Neural Networks[J]. Chinese Journal of Engineering, 2004, 26(2): 184-187. doi: 10.13374/j.issn1001-053x.2004.02.018

Citation:

WANG Guofeng, WANG Ziliang, QIN Xuda, WANG Taiyong. Accurate Diagnosis of Rolling Bearing Based on Wavelet Packet and RBF Neural Networks[J]. Chinese Journal of Engineering, 2004, 26(2): 184-187. doi: 10.13374/j.issn1001-053x.2004.02.018

王國鋒, 王子良, 秦旭達, 王太勇. 基于小波包和徑向基神經網絡軸承故障診斷[J]. 工程科學學報, 2004, 26(2): 184-187. doi: 10.13374/j.issn1001-053x.2004.02.018

引用本文:

王國鋒, 王子良, 秦旭達, 王太勇. 基于小波包和徑向基神經網絡軸承故障診斷[J]. 工程科學學報, 2004, 26(2): 184-187. doi: 10.13374/j.issn1001-053x.2004.02.018

WANG Guofeng, WANG Ziliang, QIN Xuda, WANG Taiyong. Accurate Diagnosis of Rolling Bearing Based on Wavelet Packet and RBF Neural Networks[J]. Chinese Journal of Engineering, 2004, 26(2): 184-187. doi: 10.13374/j.issn1001-053x.2004.02.018

Citation:

WANG Guofeng, WANG Ziliang, QIN Xuda, WANG Taiyong. Accurate Diagnosis of Rolling Bearing Based on Wavelet Packet and RBF Neural Networks[J]. Chinese Journal of Engineering, 2004, 26(2): 184-187. doi: 10.13374/j.issn1001-053x.2004.02.018

基于小波包和徑向基神經網絡軸承故障診斷

doi: 10.13374/j.issn1001-053x.2004.02.018

1. 天津大學機械工程學院, 天津 300072;
2. 天津理工學院, 天津 300191

基金項目:

國家自然科學基金(No.50175081)和上海交通大學振動沖擊噪聲國家重點實驗室開放基金資助項目(No.VSN2004-04)

作者簡介:
王國鋒男,29歲,副教授,博士

中圖分類號: TP206.3
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出版歷程
- 收稿日期: 2002-11-20
- 網絡出版日期: 2021-08-16

Accurate Diagnosis of Rolling Bearing Based on Wavelet Packet and RBF Neural Networks

1. Mechanical Engineering School, Tianjin University, Tianjin 300072, China;
2. Tianjin University of Technology, Tianjin 300191, China

摘要: 針對滾動軸承故障精密診斷的需要,采用小波包分析方法提取了滾動軸承故障的特征信號,通過小波包分析將高頻信號分解到8個頻帶中,以頻帶能量作為識別故障的特征向量,應用RBF徑向基神經網絡建立了從特征向量到故障模式之間的映射,現場采集的數據分析表明,采用小波包和神經網絡相結合的方法可以比較準確地識別滾動軸承的故障。
- 小波包 /
- 徑向基神經網絡 /
- 滾動軸承 /
- 精密診斷
Abstract: The accurate diagnosis of rolling bearing was studied. The wavelet packet analysis was used to abstract the characteristic of signals. The signals were decomposed into eight frequency bands and the information in the high band was used as a characteristic vector. RBF neural networks were used to realize the map between the feature and diagnosis. The analysis of data sampled form a workshop testified correctness of the method proposed.
- wavelet packet /
- RBF neural network /
- rolling bearing /
- diagnosis

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