基于内部伺服信息和EMD-PNN网络的滚珠丝杠副故障诊断试验研

摘要：

提出了一种利用光栅尺和编码器采集丝杠内部伺服信息的方法;针对滚珠丝杠副故障信号的非线性、非平稳性特征,引入经验模态分解法(EMD),对丝杠4种故障状态下的内部伺服信息进行时频域分析,并将峰度、频率、方差等时、频域特征组成原始特征集,以该特征集为输入,建立概率神经网络(PNN)模型,对滚珠丝杠副的故障状态进行模式识别.通过分析比较EMD-PNN与EMD-BP两种网络模型的性能和诊断结果,验证了EMD-PNN网络模型对滚珠丝杠副故障诊断的优越性及可行性.

关键词：内部伺服信息、滚珠丝杠、经验模态分解、固有模态函数、概率神经网络、BP神经网络、故障诊断

分类号：TH17

资助基金：国家自然科学基金;高等学校科技计划;高等学校博士学科点专项科研基金;青岛市科技计划基础研究项目

在线出版日期：2015-04-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：62-67