基于双谱识别和人工免疫网络的智能故障检测

作者：林勇; 周晓军; 杨先勇; 张文斌

来源：浙江大学学报(工学版), 2009, 43(10): 1777-1782.

• 希尔伯特分析
• 双谱
• 灰度共生矩阵
• 人工免疫网络
• 智能故障检测
• 滚动轴承

针对故障诊断中人为评估振动谱图而导致诊断结果不稳定的情况,提出基于振动谱图模式识别的故障诊断方法,利用Hilbert包络分析和双谱分析的组合方法来提取振动信号的故障频率特征,进而采用双谱图的灰度共生矩阵(GLCM)及其特征统计量来表征故障特征.改进了人工免疫网络(AIN)分类算法,将特征统计量作为抗原,通过对抗原的学习训练,形成记忆抗体集;通过判断待检验抗原与记忆抗体的匹配程度,实现故障分类识别.滚动轴承故障诊断实践证明,人工免疫网络分类方法具有良好的适应性,取得了较BP神经网络更好的检测准确率.

• 单位
  浙江大学