小波包与神经网络在滚珠丝杠故障诊断中的应用
针对滚珠丝杠在数控机床运转中的噪声信号，提出一种分段重叠预处理信号方法，并在此基础上研究了采用无频带错位小波包算法提取故障特征向量的方法；然后利用所提取的特征向量作为故障样本对3层BP神经网络进行训练；最后利用训练所得到的权重值实时进行故障判断。实验结果表明利用上述方法能实现对滚珠丝杠润滑不良和润滑良好2种情况下噪声的正确区分。
滚珠丝杠 故障诊断 特征向量 小波包算法 数控机床
张磊 赵晓光 张爱瑜 张承进
山东大学控制科学与工程学院,山东济南 250061 中国科学院自动化研究所复杂系统智能控制与管理国家重点实验室,北京 100190
国内会议
深圳
中文
430-432
2011-11-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）