基于小波变换和BP神经网络的滚动轴承故障信号诊断

旋转机械中,轴承作为必不可少重要零部件之一,在发生故障时,振动信号比较复杂,相对其它振动信号太弱,传统谱分析技术对滚动轴承的故障的分析不太理想。提出采用小波变换的方法来处理滚动轴承的故障振动信号,通过三层小波分析并提取了轴承故障信号的特征,然后利用提取的特征作为识别模型的输入,利用建立的BP神经网络对轴承故障信号进行诊断检测。实验结果表明该方法实现了对该轴承故障信号的有效分析。     

奇异值分解和稀疏自编码器的轴承故障诊断

针对滚动轴承故障特征提取和分类需要进行有监督训练才能实现等问题,提出了一种基于奇异值分解（SVD）和时域统计特征分析并结合堆栈稀疏自编码器（SAE）以及Softmax分类器实现滚动轴承故障诊断方法。该方法利用Hankle矩阵对原始数据进行矩阵重构,利用奇异值分解和时域分析对重构后的故障信号进行特征预提取,融合两种特征并输入到堆栈稀疏自编码器中进行特征优化,将优化后的特征输入到Softmax分类器中进行分类识别。实验结果表明,3种工况下10类故障数据的识别准确率均在96%左右,且高于文中其他方法,因此该方法能有效地进行滚动轴承复杂信号的特征预处理以及分类。