【摘 要】
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滚动轴承故障诊断的关键是如何从振动信号中获取有效特征信息.本文针对滚动轴承不同运行状态振动信号具有跨尺度复杂性的特点,提出了一种新的基于多尺度熵(Multiscale entrop
【机 构】
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华东交通大学 机电工程学院 南昌,330013
【出 处】
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2014年全国设备监测诊断与维护学术会议、第十六届全国设备监测与诊断学术会议、第十四届全国设备故障诊断学术会议暨2014
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滚动轴承故障诊断的关键是如何从振动信号中获取有效特征信息.本文针对滚动轴承不同运行状态振动信号具有跨尺度复杂性的特点,提出了一种新的基于多尺度熵(Multiscale entropy,MSE)和径向基函数(Radical Basis Function,简称RBF)神经网络的滚动轴承故障智能诊断方法.该方法首先利用MSE方法提取轴承不同状态下振动信号的跨尺度复杂性特征,再将其输入到RBF神经网络,实现网络训练,最后利用RBF神经网络自动识别轴承故障类型及故障程度.实验结果表明,该方法能有效地实现滚动轴承故障类型及程度的智能诊断,效果优于反馈式Elman神经网络,并具有较高的稳定性及较低的虚警率和漏警率等优点.
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