摘要
基于BP神经网络的智能诊断方法,应用于离心泵的滚动轴承故障诊断中。将原信号经过CEEMD分解进行降噪处理,重构信号并求出时频域特征参数;选取合适的时域特征参数(峭度指标、峰值指数等)和频域特征参数(重心频率、均方频率等),作为BP神经网络的输入;确定网络层的数目、各层节点数目和初始权值大小,进一步明确诊断模型;对比实际输出值与理论输出,推导滚动轴承的故障状态。实践证明,由于BP神经网络在信号处理方面具有很强的数据拟合能力,这种方法在大数据滚动轴承故障诊断中取得良好应用效果。
出处
《设备管理与维修》
2016年第9期100-103,共4页
Plant Maintenance Engineering
