机械设计与研究 ›› 2019, Vol. 35 ›› Issue (06): 105-110.doi: 10.13952/j.cnki.jofmdr.a5055
张龙;吴佳敏;吴荣真;宋成洋;易剑昱;
出版日期:
2019-12-20
发布日期:
2019-12-20
Online:
2019-12-20
Published:
2019-12-20
摘要: 滚动轴承故障识别是实现视情维修的基础。针对滚动轴承出现故障时振动信号表现出的非平稳性和非线性,提出了一种基于多尺度熵(Multi-scale Entropy, MSE)和自组织特征映射(Self-organizing Feature Maps, SOM)神经网络的滚动轴承故障识别方法。该方法通过提取滚动轴承振动信号中不同故障状态下的MSE作为SOM神经网络的输入,通过SOM神经网络进行识别,得出轴承的不同故障及故障程度。通过实验表明提出的方法能有效地实现滚动轴承故障类型以及故障程度的智能识别。
张龙;吴佳敏;吴荣真;宋成洋;易剑昱;. 基于多尺度熵与SOM神经网络的滚动轴承故障识别[J]. 机械设计与研究, 2019, 35(06): 105-110.
[1] | 卓鹏程, 严瑾, 郑美妹, 夏唐斌, 奚立峰. 面向滚动轴承全生命周期故障诊断的GA-OIHF Elman神经网络算法[J]. 上海交通大学学报, 2021, 55(10): 1255-1262. |
[2] | 周建民;游涛;尹文豪;张龙;张臣臣;. 基于融合FCM-SVDD模型的滚动轴承退化状态识别[J]. 机械设计与研究, 2020, 36(01): 124-129. |
[3] | 周建民;王发令;张龙;李鹏;张臣臣;. 基于RBF神经网络与模糊评价的滚动轴承退化状态定量评估[J]. 机械设计与研究, 2019, 35(06): 116-122+127. |
[4] | 熊国良;毛志德;张龙;成俊良;. 经验模态分解与核马氏距离的滚动轴承性能退化评估[J]. 机械设计与研究, 2019, 35(04): 96-100+104. |
[5] | 陆纪文;. 基于MCKD与1.5维Teager能量谱的滚动轴承故障诊断方法[J]. 机械设计与研究, 2019, 35(03): 100-103. |
[6] | 周建民;张臣臣;张龙;郭慧娟;. 基于融合模糊C均值与隐马尔科夫模型的滚动轴承的退化状态识别[J]. 机械设计与研究, 2019, 35(03): 83-86. |
[7] | 王宜静;谭海燕;. 基于多维度互近似熵的滚动轴承故障诊断方法研究[J]. 机械设计与研究, 2019, 35(01): 110-112+124. |
[8] | 付志敏;许昕;潘宏侠;赵雄鹏;梁海英;. 基于MRSVD与Elman神经网络的供输弹系统早期故障识别[J]. 机械设计与研究, 2019, 35(01): 165-168+174. |
[9] | 周建民;张臣臣;张龙;郭慧娟;. 基于自联想神经网络与模糊C均值的滚动轴承的性能退化评估[J]. 机械设计与研究, 2019, 35(01): 96-99. |
[10] | 吴军a, b,黎国强a,吴超勇a,程一伟c,邓超c. 数据驱动的滚动轴承性能衰退状态监测方法[J]. 上海交通大学学报(自然版), 2018, 52(5): 538-544. |
[11] | 张龙;刘晶;熊国良;毛志德;. 基于小波包分解和频率加权能量算子的滚动轴承故障诊断[J]. 机械设计与研究, 2018, 34(06): 80-84. |
[12] | 高七一;余伦;. 光电经纬仪中径向密珠滚动轴承设计要素的分析[J]. 机械设计与研究, 2018, 34(06): 89-94. |
[13] | 唐宁;童水光;徐剑;从飞云;张依东;. 基于短时信号重构与K-SVD特征提取算法[J]. 机械设计与研究, 2018, 34(04): 18-22. |
[14] | 荆双喜;杨晓雨;罗志鹏;. 基于自适应时频分析的滚动轴承故障诊断[J]. 机械设计与研究, 2018, 34(04): 85-88. |
[15] | 付志敏;潘宏侠;许昕;张媛;. 基于PCA-KLD的供输弹系统早期故障识别[J]. 机械设计与研究, 2018, 34(02): 192-195. |
阅读次数 | ||||||
全文 |
|
|||||
摘要 |
|
|||||