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基于EMD与神经网络的滚珠丝杠故障诊断
  • ISSN号:1001-3881
  • 期刊名称:机床与液压
  • 时间:2013.11.11
  • 页码:164-167
  • 分类:TG659[金属学及工艺—金属切削加工及机床]
  • 作者机构:[1]青岛理工大学,山东青岛266033
  • 相关基金:基金项目:国家自然科学项目(51075220);青岛市科技计划基础研究项目(12-1-4-4-(3)-JCH)
  • 相关项目:基于多源信息融合的数控设备状态监测与故障诊断研究
中文摘要:

针对滚珠丝杠故障信号的非线性和非平稳性特征,引入经验模态分解(EMD)的信号处理方法。将复杂的原信号分解为有限个本征模函数(IMF),提取IMF分量的能量作为特征值,利用BP神经网络进行故障类型识别。经试验验证,采用该方法能达到滚珠丝杠故障识别的目的且具有较高的识别率。

英文摘要:

Empirical mode decomposition (EMD)was introduced into the nonlinear and non-stationary vibration signal processing for ball screw. The complex original signal was decomposed into a finite number of intrinsic mode functions (IMF),the energy of IMF components was extracted as an eigenvalue,and then BP neural network was used for fault type identification. By experiments verifica-tion,the method can be used to achieve the purpose of the ball screw fault identification and has high recognition rate.

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期刊信息
  • 《机床与液压》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国机械工程学会生产工程分会 广州机械科学研究院
  • 主编:闵新和
  • 地址:广州市黄埔区茅岗路828号
  • 邮编:510700
  • 邮箱:jcy@gmeri.com
  • 电话:020-32387859
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-3881
  • 国内统一刊号:ISSN:44-1259/TH
  • 邮发代号:46-40
  • 获奖情况:
  • 2011荣获第四届广东省优秀科技期刊一等奖2010年...
  • 国内外数据库收录:
  • 中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:28254