【摘 要】
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为了研究滚动轴承信号的非平稳特征,提出了将局域波方法和Parzen窗概率神经网络相结合的故障诊断方法。分析了局域波时频分析中极值域均值模式分解方法的改进方法,并提出了一
【机 构】
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海军大连舰艇学院研究生管理大队,海军大连舰艇学院装备自动化系,上海江南造船厂军代表室
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为了研究滚动轴承信号的非平稳特征,提出了将局域波方法和Parzen窗概率神经网络相结合的故障诊断方法。分析了局域波时频分析中极值域均值模式分解方法的改进方法,并提出了一种筛选停止准则。对分解所得分量,提取平均瞬时频率和能量比作为故障特征向量构造神经网络,进行状态判断。通过对现场采集的滚动轴承信号进行分析,说明了该方法的正确性与实用性。研究结果验证了该方法可以用于滚动轴承的故障诊断与故障识别,为机械故障诊断提供了一种新思路。
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