| 基于无线传感器网络数据融合的滚动轴承故障诊断 |
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| 引用本文： | 高保禄,冯秀芳,熊诗波,徐占伟.基于无线传感器网络数据融合的滚动轴承故障诊断[J].中北大学学报,2010,31(3):248-252. |
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| 作者姓名： | 高保禄 冯秀芳 熊诗波 徐占伟 |
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| 作者单位： | [1]太原理工大学计算机科学与技术学院,山西太原030024 [2]太原理工大学机械电子研究所,山西太原030024 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目，山西省科技攻关项目 |
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| 摘 要： | 针对无线传感器网络(Wireless Sensor Network,WSN)在检测和诊断大型机械设备运行状态和机械故障中的应用,提出了基于无线传感器网络的滚动轴承故障诊断模型,结合主元分析和神经网络技术对无线传感器网络中的数据在网内进行融合处理,将原始的振动信号转换为故障类型,达到了减少通信量、节省网络能量消耗的目的.在实验中采用了工程上最常见的单列深沟球轴承,对传感器采集到的正常状态和故障状态数据进行了分析计算,在簇头节点进行特征级融合,提取出故障特征,得出相应的故障类型.实验结果证明了该模型和数据融合算法的可靠性和有效性.
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| 关 键 词： | 无线传感器网络 机械故障诊断 数据融合 神经网络 |
Rolling Bearing Fault Diagnosis Based on Wireless Sensor Network Data Fusion |
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| GAO Bao-lu,FENG Xiu-fang,XIONG Shi-bo,XU Zhan-wei.Rolling Bearing Fault Diagnosis Based on Wireless Sensor Network Data Fusion[J].Journal of North University of China,2010,31(3):248-252. |
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| Authors: | GAO Bao-lu FENG Xiu-fang XIONG Shi-bo XU Zhan-wei |
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