| 基于多尺度熵和神经网络的滚动轴承故障诊断 |
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| 引用本文： | 张龙,张磊,熊国良,黄文艺,周继惠.基于多尺度熵和神经网络的滚动轴承故障诊断[J].机械设计与研究,2014,30(5):96. |
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| 作者姓名： | 张龙 张磊 熊国良 黄文艺 周继惠 |
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| 作者单位： | 华东交通大学机电工程学院; |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目(51205130,51265010);江西省教育厅资助科技项目(GJJ12318);江西省自然科学基金资助项目(20132BAB216029) |
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| 摘 要： | 滚动轴承是机械设备中最常用的零部件之一,其运行状态直接影响整机性能。文章针对滚动轴承故障振动信号具有跨尺度复杂性的特点,提出了一种新的基于多尺度熵(Multiscale entropy,简称MSE)和BP神经网络的滚动轴承故障智能诊断模型。该模型首先利用MSE方法对滚动轴承不同健康状态下的振动信号进行特征提取,再将其作为BP神经网络的输入,实现网络训练,最后利用神经网络自动识别故障类型及故障程度。实验结果表明,该方法能有效地实现滚动轴承故障类型及程度的智能诊断,并具有对网络初始值不敏感及较低的误报率和漏报率等优点。
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| 关 键 词： | 多尺度熵 BP神经网络 滚动轴承 故障诊断 |
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