基于小波分析和Kohonen神经网络的滚动轴承故障分析

作者：张梅军; 石文磊; 赵亮; 袁海龙

来源：解放军理工大学学报(自然科学版), 2011, (02): 161-164.

• 故障诊断
• 小波分析
• SOM网络
• 滚动轴承 fault diagnosis
• wavelet analysis
• SOM(self-organizing feature map)
• roller bearings

为了对旋转机械中滚动轴承的运行状态进行故障监测和诊断,在对振动信号进行采集和处理的基础上,提出了小波变换与Kohonen神经网络(SOM)相结合的滚动轴承故障诊断新方法。运用该方法在滚动轴承实验台上进行实验,用小波分析提取振动信号的特征值后,应用SOM网络对数据进行分类得到各种故障类型的标准样本,通过故障样本与标准样本的对比与分析得出诊断结论。结果表明,该方法能够准确的识别和诊断出滚动轴承的运行状态和故障类型,适合滚动轴承故障诊断,具有一定的工程实用价值。

• 单位
  中国人民解放军陆军工程大学