【摘 要】
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为解决传统滚动轴承检测方法实时性差、准确率低的问题,本文提出了一种DSP与Mallat算法以及BP神经网络相结合的纸机滚动轴承故障诊断方法.首先用振动传感器采集滚动轴承振动
【机 构】
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陕西科技大学电气与信息工程学院,63751部队
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为解决传统滚动轴承检测方法实时性差、准确率低的问题,本文提出了一种DSP与Mallat算法以及BP神经网络相结合的纸机滚动轴承故障诊断方法.首先用振动传感器采集滚动轴承振动信号,然后将采集到的振动信号经过AD转换传输到DSP中,并经过Mallat算法处理将振动信号分解为BP神经网络所需的特征量,最后通过BP神经网络判断出故障的类型.实验结果表明,基于DSP的纸机滚动轴承故障诊断方法具有较好的实时性和准确性.
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