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基于信息融合的滚动轴承故障诊断
学兔兔
轴承 2015年11期
兰兰 二三 鱼 46— 49
CN4l—l148/TH Bearing2015,No.11
..I测量 与仪 器
基于信息 融合 的滚动轴承故 障诊 断
颉潭成 ,韩一村 ,徐彦伟 ,马君达
(河南科技大学 机 电工程 学院,河南 洛阳 471003)
摘要 :针对 传统的单一传感器检测准确率 不高 ,诊断系统不稳 定等 问题 ,将振 动和声 发射 2种检测 方??进 行融
合 。首先对采集到 的 2种信号进行 小波降噪及 Hilbe~解调 ,得到故 障信 号的频域包络谱 ,计算其频段能量值并
组成特征 向量 ;然后利用 BP神经 网络建立 多传感器 的信息融合系统 ,选取合适 的样本输入 网络进行 训练 ,直至
达到所要求 的误差范 围 ;最后实现对样本 轴承的故障诊断 ,达到了相对较高 的诊 断正确率 。
关键词 :滚动轴承 ;故障诊 断 ;小波 降噪 ;信息融合 ;声发射 ;神经网络
中图分类号 :TH133.33;TN911.7 文献标 志码 :B 文章编 号 :1000—3762(2015)11—0046—04
Fault Diagnosis for Rolling Bearings Based on Information Fusion
Xie Tancheng,Han Yicun,Xu Yanwei,MaJunda
(School of Mechatronics Engineering,Henan University of Science and Technology,LuoyangEngineering,Henan andScience Mechatronics of (School 471003,China)University
Abstract:Aiming problemsat about lowdetection accuracy and unstable diagnosis system,thevibration and acoustic
emissiondetecting methods are fused.Firstly,the wavelet denoisingand Hilbert demodulation are carried outfortwo
signals,the enve
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