小波包分解与模糊神经网络在轴承故障诊断中的应用

"基于WPD和模糊神经网络的轴承故障诊断 (2010年)" 本文研究了一种创新的轴承故障诊断方法，它结合了小波包分解（Wavelet Packet Decomposition, WPD）和模糊神经网络（Fuzzy Neural Network, FNN）的优势，以提升故障诊断的效率和准确性。轴承在机械设备中扮演着至关重要的角色，由于其故障可能导致30%的旋转设备故障，尤其是内圈和外圈故障占据了轴承故障的90%，因此对轴承的健康状态监控和故障识别至关重要。 小波包分解是一种强大的信号分析工具，它能够对频带进行多层次细化，适应性地将振动信号分解到各个频带，便于提取故障特征。在轴承故障诊断中，通过对振动信号进行小波包分解，可以获取不同频带内的能量信息，这些能量特征用于识别不同类型的故障状态。 模糊神经网络则融合了模糊逻辑的不确定性处理能力和神经网络的学习能力，增强了系统在决策过程中的表现。在本文的方法中，通过小波包分解得到的特征向量作为输入数据，馈送给模糊神经网络进行训练和学习，最终实现对轴承故障的诊断、监测和识别。 具体实施步骤如下： 1. 首先，对现场采集的轴承振动信号进行预处理，然后使用小波包进行降噪，得到干净的采样信号S。 2. 接着，利用三层小波包分解技术对信号S进行分解。本文选用db1小波类型和Shannon熵值，分解出第三层的8个频率成分，每个结点代表特定的信号特性。 3. 在小波包分解的基础上，对各层系数进行重构，提取出不同频带的信号特征，这些特征作为故障诊断的关键依据。 4. 最后，将重构的特征向量输入到模糊神经网络中，通过正交最小二乘学习算法训练网络，建立故障诊断系统模型，实现对轴承故障的准确识别和预测。 通过仿真对比和其他方法的分析，本文提出的诊断方法表现出更高的学习效率、识别准确性和系统可靠性。这种方法不仅能够有效预防轴承突发故障引发的重大事故，还能降低因停机造成的经济损失，对于实际工程应用具有重要意义。