为了提高轴承故障诊断准确率,缩短神经网络训练时间,将周期能量特征和优化的局域均值分解(local mean decomposition,简称LMD)特征结合,提出了一种新的轴承故障诊断方法。首先,采用形态滤波法对振动信号去噪;其次,以轴承一个旋转周期采...
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为了提高轴承故障诊断准确率,缩短神经网络训练时间,将周期能量特征和优化的局域均值分解(local mean decomposition,简称LMD)特征结合,提出了一种新的轴承故障诊断方法。首先,采用形态滤波法对振动信号去噪;其次,以轴承一个旋转周期采样点数为标准,对振动信号进行截取,提取周期能量特征和LMD特征;然后,对提取的特征进行u律压扩和滑动平均优化处理;最后,设计两个同精度神经网络,采用经优化和未优化的特征对设计好的RBF神经网络进行训练,用训练好的神经网络进行故障诊断。实验结果表明,神经网络收敛迭代次数减少了50次,诊断正确率提高了10%,提高了轴承故障诊断正确率,缩短了神经网络训练时间。
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