基于自组织神经网络的滚动轴承状态评估方法

摘要：

针对单一特征在进行故障诊断时准确率不高的问题,提出了一种基于自组织神经网络(SOM)的滚动轴承状态评估方法.该方法首先从原始振动信号中提取出多特征数据,运用主成分分析(PCA)方法对多特征数据进行预处理,采用SOM进行网络训练,构建多特征数据的融合模型,输出竞争神经元层的权值矢量;然后,计算每一个样本到竞争神经元层权值矢量的最小欧氏距离,输出最终的融合指标;最后,通过比较待检测样本与正常样本的最小欧氏距离的差异来判断轴承的状态.将该方法应用于滚动轴承状态评估,试验结果表明:融合指标比单一指标对早期故障更加敏感、更加稳健;同时,融合指标能够定量地描述轴承状态的劣化过程.

关键词：自组织神经网络、主成分分析、特征融合、最小匹配距离、滚动轴承、故障识别

所属期刊栏目：28

分类号：V263.6(航空制造工艺)

资助基金：国家自然科学基金资助项目51675263

在线出版日期：2017-04-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：550-558