基于HTM的滚动轴承故障诊断方法研究

摘要：

针对滚动轴承振动信号非线性和非平稳性的特点，为了更好地识别出滚动轴承的故障状态，将层级实时记忆算法(HTM)应用到滚动轴承故障诊断中。首先对滚动轴承振动信号进行EMD分解，选取前8个IMF分量能量和10个振动参数作为特征参数；然后将提取出的故障特征向量转换为特征位图，并作为HTM网络的输入；最后利用训练完成的HTM网络实现对滚动轴承故障状态的识别。在介绍的实例中，识别正确率达到100％，表明HTM方法对滚动轴承的故障状态识别是非常有效的。

关键词： 滚动轴承 故障诊断 振动信号 层级实时记忆算法

作者: 岳晶晶 张来斌 段礼祥

作者单位: 102249 中国石油大学(北京)机械与储运工程学院

会议类型: 国内会议

会议名称: 第九届全国设备与维修工程学术会议暨第十五届全国设备监测与诊断学术会议

会议地点: 北京

会议语种:中文

页码: 499-503

在线出版日期: 2012-12-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）