| 一种用于滚动轴承故障诊断的方法 |
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| 引用本文： | 吕琛,王桂增,张泽宇. 一种用于滚动轴承故障诊断的方法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2004, 34(Z1): 220-224 |
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| 作者姓名： | 吕琛 王桂增 张泽宇 |
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| 作者单位： | 1. 清华大学,自动化系,北京,100084
2. 中国科学院,长春光学精密机械与物理研究所,吉林,长春,130031 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目(60274015);"863"国家高技术研究发展计划资助项目(2002AA412420) |
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| 摘 要： | 采用振动分析法来进行滚动轴承元件的故障诊断.通过带通滤波、包络谱分析和小波包分析提取了反映滚动轴承故障的5个频域特征参数,同时还提取了对轴承早期冲击故障较敏感的5个时域指标.基于上述10个故障特征值,采用BP神经网络、基于遗传算法的RBF神经网络进行故障分类训练.试验结果表明上述10个特征值对不同的滚动轴承故障非常敏感;BP网络和基于遗传算法的RBF网络都能有效地分类不同故障;基于遗传算法的RBF网络在训练时间、训练误差以及识别精度上优于BP网络.试验证明了上述方法在滚动轴承故障诊断中的有效性.
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| 关 键 词： | 滚动轴承 小波包 故障诊断 神经网络 包络分析 |
Approach for fault diagnosis of roller bearing |
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| Lu CHEN,WANG Guizeng,ZHANG Zeyu. Approach for fault diagnosis of roller bearing[J]. Journal of Jilin University:Eng and Technol Ed, 2004, 34(Z1): 220-224 |
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| Authors: | Lu CHEN WANG Guizeng ZHANG Zeyu |
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