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›› 2003, Vol. 29 ›› Issue (03): 43-45.

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基于Kohonen神经网络的滚动轴承故障诊断

夏利民   

  1. 中南大学铁道校区信息学院 长沙 410075
  • 发布日期:2003-02-15

Fault Testing on Rolling Bearing Using A Kohonen Neural Network

XIA Limin   

  1. (Information Engineering College , Central South University, Changsha 410075)
  • Published:2003-02-15

摘要: 提出了一种新的列车滚动轴承故障诊断方法。首先利用小波包分解对滚动轴承的 动态信号进行分析、提取特征,然后采用Kohonen神经网络进行滚动轴承故障诊断。对7类 列 车滚动轴承进行了实验,结果表明该方法具有很好的故障诊断效果。

关键词: 滚动轴承, 小波包分解, Kohonen神经网络, 故障诊断

Abstract: This paper proposes an novel method for fault testing on rolling bea ring based on wavelet transformation and a Kohonen neural network. Wavelet tr a nsformation is used to extract featuresl of dynamic vibration information; a K oh onen neural network is intructed to test fault on rolling bearing. The exper ime nts show that the proposed method attains a satisfactory effect.

中图分类号: