【摘 要】
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提出一种基于局部均值分解(LMD)近似熵和概率神经网络(PNN)的滚动轴承故障诊断方法.通过对信号LMD分解,非平稳信号能够转换成若干个平稳的乘积函数分量(PF)之和;轴承在发生不
【机 构】
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中北大学机械与动力工程学院,太原,030051
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提出一种基于局部均值分解(LMD)近似熵和概率神经网络(PNN)的滚动轴承故障诊断方法.通过对信号LMD分解,非平稳信号能够转换成若干个平稳的乘积函数分量(PF)之和;轴承在发生不同故障时,产生频谱相异的信号,其近似熵不同,因此可通过提取原始信号的近似熵,来判别轴承的运行状态.实验表明,信号经过LMD分解得到若干PF分量,从中提取近似熵,组成N维特征向量,输入PNN模型,能够准确地判断故障类型;在小数据的情况下,相比于BP和RBF两种传统神经网络,PNN具有更优的故障分类能力.
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