基于ITD信息熵与PNN的轴承故障诊断

论文摘要

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%。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 张雅丽,刘永姜,张航,曹一明

关键词: 信息熵,故障诊断

来源: 煤矿机械 2019年12期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅰ辑

专业: 矿业工程

单位: 中北大学机械工程学院

基金: 山西省自然科学基金项目(201801D121185,201701D121079)

分类号: TD403

DOI: 10.13436/j.mkjx.201912053

页码: 167-169

总页数: 3

文件大小: 2035K

下载量: 182

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