[发明专利]用于滚动轴承智能故障诊断的方法在审
| 申请号： | 201611141959.2 | 申请日： | 2016-12-12 |
| 公开（公告）号： | CN106650071A | 公开（公告）日： | 2017-05-10 |
| 发明（设计）人： | 张兵;刘朦月;张斌;王景霖;曹亮;郑蔚 | 申请（专利权）人： | 中国航空工业集团公司上海航空测控技术研究所 |
| 主分类号： | G06F17/50 | 分类号： | G06F17/50;G06N3/04 |
| 代理公司： | 南京理工大学专利中心32203 | 代理人： | 唐代盛 |
| 地址： | 201601 上*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种用于滚动轴承智能故障诊断的方法。利用加速度传感器获取滚动轴承振动测试信号；采用小波包变换对振动信号进行分解并重构，得到各频段的重构信号；运用奇异值分解技术对重构信号进行奇异值分解，将各频段的奇异值组合成为滚动轴承特征向量；将滚动轴承不同状态下的特征向量构成特征矩阵输入到PNN神经网络中进行训练，将振动信号经特征提取后输入到训练好的PNN神经网络中进行故障模式识别。本发明可以准确的提取出滚动轴承振动信号中所蕴含的特征信息，并通过PNN神经网络准确地进行识别区分，诊断速度快，精度高，可靠性好。 | ||
| 搜索关键词： | 用于 滚动轴承 智能 故障诊断 方法 | ||
【主权项】：
一种用于滚动轴承智能故障诊断的方法，其特征在于包括以下步骤：1)利用加速度传感器获取滚动轴承振动信号；2)采用小波包变换对滚动轴承振动信号进行分解并重构；3)运用奇异值分解方法对重构信号进行奇异值分解，将各频段的奇异值组合成特征向量；4)将滚动轴承不同状态下的特征向量构成特征矩阵，并输入到PNN神经网络中进行训练，得到训练好的PNN神经网络；5)将振动信号经步骤2)、3)特征提取后输入到训练好的PNN神经网络中进行故障模式识别。
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