基于LMD与神经网络的滚动轴承故障诊断方法

作     者：程军圣 史美丽 杨宇 CHENG Jun-sheng;SHI Mei-li;YANG Yu

作者机构：湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室长沙410082 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(50775068) 湖南省博士后科学基金(2008RS4004) 

出 版 物：《振动与冲击》 (Journal of Vibration and Shock)

年 卷 期：2010年第29卷第8期

页      码：141-144页

摘      要：针对滚动轴承的故障振动信号的非平稳特性,提出了一种基于局部均值分解(Local mean decomposition,简称LMD)和神经网络的滚动轴承诊断方法。该方法首先对信号进行局部均值分解,将其分解为若干个PF分量(Product function,简称PF)之和,再选取包含主要故障信息的PF分量进行进一步分析,从这些分量中提取时域统计量和能量等特征参数作为神经网络的输入参数来识别滚动轴承的故障类别。通过对滚动轴承正常状态,内圈故障和外圈故障的分析,表明了基于LMD与神经网络的诊断方法比基于小波包分析与神经网络的诊断方法有更高的故障识别率,同时也证明了该方法可以准确、有效地对滚动轴承的工作状态和故障类型进行分类。

主 题 词：滚动轴承 LMD 神经网络 故障诊断 特征参数 

学科分类：1002[医学-临床医学类] 08[工学] 080203[080203] 0805[工学-能源动力学] 0802[工学-机械学] 0801[工学-力学类] 0702[理学-物理学类] 

核心收录：

D　O　I：10.3969/j.issn.1000-3835.2010.08.032

馆 藏 号：203102766...