机械设计与研究 ›› 2010, Vol. 26 ›› Issue (02): 92-94+109.doi: 10.13952/j.cnki.jofmdr.a2421
刘海波;杨建伟;蔡国强;姚德臣;
发布日期:
2020-07-26
Published:
2020-07-26
摘要: 基于故障轴承的特征提取,提出一种基于小波包与径向基RBF神经网络相结合的故障诊断方法,克服了以往常用诊断方法中的小波BP神经网络网络收敛慢、训练时间长、而且常常陷入局部极小点的缺点。采用小波滤波技术对采集到的滚动轴承振动信号进行滤波处理,利用小波包分解获得滚动轴承振动信号的特征向量作为故障样本对RBF网络进行训练,进行了详细的故障诊断试验研究。实验结果表明训练好的RBF网络能够很好地诊断出轴承故障类型,故本方法在旋转机械故障诊断方面具有良好的应用价值。
刘海波;杨建伟;蔡国强;姚德臣;. 改进小波包与RBF网络在轴承诊断中的应用[J]. 机械设计与研究, 2010, 26(02): 92-94+109.
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