作者：张雅丽; 刘永姜; 张航; 曹一明itd信息熵pnn故障诊断
摘要：滚动轴承是机械传动系统的重要组成部分,针对其故障率高、故障情况复杂的问题,提出一 种基于固有时间尺度分解(ITD)信息熵与概率神经网络(PNN)的故障诊断方法。首先使用ITD方法对信号 进行分解,对分解的分量进行相关系数计算,然后选取与原始信号相关系数大的前4层分量进行重构,提 取前4层分量的样本熵与能量熵,最后将提取的熵值用PNN进行故障诊断,并与支持向量机(SVM)的诊断结 果进行对比,结果表明:PNN相对于SVM可以提高故障诊断的正确率,正确率高达91.25%。
注：因版权方要求，不能公开全文，如需全文，请咨询杂志社
