作者：孙志诚; 沈长青; 王富东; 杨云贵轴承故障诊断小波包emd神经网络
摘要：滚动轴承作为列车的重要组成部分,其工况状态直接影响列车的安全性能,因此对滚动轴承进行故障诊断的意义非比寻常。当轴承发生故障时会导致振动信号中出现冲击响应成分,因而可以通过对冲击响应成分进行特征提取来诊断故障。但是背景噪声的影响不可忽视,本文在时频分析法的基础上,将BP神经网络与时频分析相结合,分别建立了小波包-BP、EMD-BP两种诊断模型。通过对仿真信号的处理验证,结果表明小波包-BP模型能够更有效地去除噪声,诊断故障类型。
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