滚动轴承故障诊断

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1、维普资讯http://www.cqvip.com!曼二翌轴承2008年4期Bearing2008，No．446—48CN41—1148／TH基于小波包特征向量与神经网络的滚动轴承故障诊断刘乐平，林凤涛(华东交通大学机电工程学院，南昌330013)摘要：基于故障轴承的特征提取，提出了将小波包分析与神经网络结合的滚动轴承故障诊断方法。对滚动轴承信号进行3层小波包分解，构造小波包特征向量作为故障样本，用训练好的BP神经网络进行故障诊断，试验结果表明，该方法能够有效地诊断出滚动轴承的故障类型。关键词：滚动轴承；故障诊断；小波包特征向量；神经网络

2、中图分类号：TH133．33；TP806．3文献标志码：A文章编号：1000—3762(2008)04—0O46—03FaultDiagnosisofRollingBearingsBasedonWaveletPacketEnergyEigenvectorandNeuralNetworkLIULe—ping，LINFeng—tao(SchoolofMechanical＆ElectricalEngineefing。EastChinaJiaotongUniversity，Nanchang330013，China)Abstract：Themet

3、hodofwaveletpackettransformandneuralnetworkispresentedtodiagnoserollingbeatingsfaultsbasedOnfeatureextractingoffaultbearing．Three—layerwaveletpacketisadoptedtodecomposethesignalofrollingbeatings，andwaveletpacketenergyelgenvectorisconstructedasfaultsamples，thenthetrainedt

4、hree—layerBPneu-ralnetworkisusedtodiagnosefault．Thepracticalexampleshowsthatthemethodisabletodiagnosethekindsofroll-ingbearingsfaults．Keywords：roilingbearlng；faultdiagnosis；waveletpacketeigenvector；neuralnetwork小波变换¨作为一种时、频域分析方法，具1．1小波及小波包分析有多分辨率的特点，且在时、频域都具有表征信号小波变换和小波包

5、分析提供了一种全新的时局部特征的能力，具有良好的时频分析特性，特别频分析方法，可以把信号分解为一系列具有局部适宜于非平稳信号的处理，是处理非线性、非稳态特性的小波函数，在低频和高频范围内均有很好信号的有力工具；神经网络H以其并行分布式的分辨力，具有可调窗口的时、频局部分析能力。处理、联想记忆、自组织及自学习能力和极强的非小波包分析是从小波分析延伸出来的一种对信号线性映射能力，特别适合于多故障、多征兆的复杂进行更加细致分析与重构的方法。小波分析把信模式识别问题，这两项技术是故障诊断与状态监号分解成低频口和高频d两个部分，在分解中，测的关键

6、。因此，研究把二者结合起来，应用于滚低频部分失去的信息由高频部分捕获。在下一层动轴承的故障诊断。的分解中，又将口分解成低频口：和高频d：两部分，低频口：中失去的信息由高频捕获，如此类1小波包特征向量推，可以进行更深层次的分解。小波包分解则更进一步，它不仅对低频部分分解，而且对高频部分收稿日期：2007—10—29；修稿日期：2007—11—22也进行分解，因此，小波包分解是一种比小波分解作者简介：刘乐平(1965)，江西泰和人，副教授，研究方向更精细的分解方法。信号的3层小波包分解结构为机电一体化。E—mail：jxllp@163．co

7、m。如图1所示。维普资讯http://www.cqvip.com刘乐平等：基于小波包特征向量与神经网络的滚动轴承故障诊断／‘o'o＼＼能，同时具有一定的泛化和容错能力。其中，应用(1，1)(1，2)误差反向传播算法的BP(BackPropagation)神经／＼／＼网络最为成熟。BP网络是一种多层前向网络，由’’’输人层、隐层和输出层组成。隐含单元与输人单(3，1)(3，2)(3，3)(3，4)(3，5)(3，6)(3，7)(3，8)元，以及输出单元之间通过相应的连接权逐个相图13层小波包分解结构示意图互连接，如图2所示。1．2小波包特

8、征向量构造算法(1)首先对采集的信号进行3层小波分解，分别提取第3层从低频到高频8个频率成分的信号特征。分解中用(，)表示第i层的第个结点，其中i=0，1，2，3；=0，1，⋯，7，每个结点都代表一定的信号