基于LMD模糊熵和概率神经网络的滚动轴承故障诊断

上传者: 38586942 | 上传时间: 2021-07-06 17:21:16 | 文件大小: 313KB | 文件类型: PDF
滚动轴承是机械传动系统重要的组成部分,其故障发生率极高,直接影响机械设备的正常、安全运行。基于此提出基于局部均值分解(LMD)模糊熵和概率神经网络(PNN)的滚动轴承故障诊断方法,原始振动信号应用LMD自适应分解为7个PF分量;设定模糊函数,提取每个PF分量的模糊熵,实现各PF分量的特征量化;并利用概率神经网络实现故障类型识别。实验结果证明利用该方法滚动轴承故障诊断识别率可达86.25%,是一种有效的滚动轴承故障诊断方法。

文件下载

评论信息

免责申明

【只为小站】的资源来自网友分享,仅供学习研究,请务必在下载后24小时内给予删除,不得用于其他任何用途,否则后果自负。基于互联网的特殊性,【只为小站】 无法对用户传输的作品、信息、内容的权属或合法性、合规性、真实性、科学性、完整权、有效性等进行实质审查;无论 【只为小站】 经营者是否已进行审查,用户均应自行承担因其传输的作品、信息、内容而可能或已经产生的侵权或权属纠纷等法律责任。
本站所有资源不代表本站的观点或立场,基于网友分享,根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定,若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员,zhiweidada#qq.com,请把#换成@,本站将给予最大的支持与配合,做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明