基于小波与径向基神经网络的轴承故障诊断  

Fault Diagnosis of Ball Bearing Based on Wavelet and Radial Basis Function Neural Networks

作　　者：陈兴辉[1] 熊晓燕[1] 

机构地区：[1]太原理工大学机械电子工程研究所,山西太原030024

出　　处：《机械工程与自动化》2006年第1期13-15,共3页Mechanical Engineering & Automation

基　　金：山西省青年科技基金项目(20051029)

摘　　要：研究了小波包分析与人工神经网络结合起来应用于轴承故障诊断的问题。采用小波包分析对其提取频域能量特征向量,利用径向基函数神经网络完成滚动轴承故障诊断。This paper studies on the combination usage of wavelet packet and artificial neural networks in the fault diagnosis of ball bearing , Energy eigenvector of frequency domain is extracted using wavelet packet analysis method . Fault state of ball bearing is identified by using radial basis function neural networks.

关 键 词：轴承 神经网络 故障诊断 

分 类 号：TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] TH133.3[自动化与计算机技术—控制科学与工程]