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基于LMD模糊熵和概率神经网络的滚动轴承故障诊断
  • 97
  • 201
  • 作者

    畅兵楼孙建勇王奇伟陈曦晖程刚

  • 单位

    山西沁和能源集团有限公司河南煤业化工集团物资供应管理中心淮北矿业集团朔里矿业公司中国矿业大学机电工程学院

  • 摘要
    滚动轴承是机械传动系统重要的组成部分,其故障发生率极高,直接影响机械设备的正常、安全运行。基于此提出基于局部均值分解(LMD)模糊熵和概率神经网络(PNN)的滚动轴承故障诊断方法,原始振动信号应用LMD自适应分解为7个PF分量;设定模糊函数,提取每个PF分量的模糊熵,实现各PF分量的特征量化;并利用概率神经网络实现故障类型识别。实验结果证明利用该方法滚动轴承故障诊断识别率可达86.25%,是一种有效的滚动轴承故障诊断方法。
  • 关键词

    滚动轴承故障诊断LMD模糊熵概率神经网络

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