利用滚动轴承各种工作状态下测量得到的声发射信号，建立了一种基于总体平均经验模态分解(EEMD)与概率神经网络(PNN)的滚动轴承故障特征提取和诊断方法。通过EEMD对信号进行自适应时频分解，在不同频段上分析本征模态函数(IMF)分量；计算IMF的能量值并做能量贡献分析，确定主元分量以组成故障特征向量；利用PNN网络实现故障特征向量与故障模式之间的函数映射，进行故障诊断。仿真结果和试验数据的对比证明了提出方法的有效性。

所属栏目

试验研究国家自然科学基金资助项目(61074090)；航空基金资助项目(2011ZD54011)

收稿日期

2013/8/8

作者单位

席剑辉:沈阳航空航天大学 自动化学院，沈阳110036
韩彦哲:沈阳航空航天大学 自动化学院，沈阳110036
苏荣辉:沈阳飞机工业(集团)有限公司，沈阳100850
傅莉:沈阳航空航天大学 自动化学院，沈阳110036

备注

席剑辉(1975-)，女，副教授，主要从事故障检测与诊断工作。

引用该论文:

XI Jian-hui,HAN Yan-zhe,SU Rong-hui,FU Li.EEMD-Based Failure Characteristics Principal Component Analysis of Rolling Bearing and PNN Modelling[J].Nondestructive Testing,2014,36(7):74～78
席剑辉,韩彦哲,苏荣辉,傅莉.基于EEMD的滚动轴承故障特征主元分析和PNN建模[J].无损检测,2014,36(7):74～78

参考文献

【1】

袁俊，沈功田，吴占稳，等.轴承故障诊断中的声发射检测技术［J］.无损检测,2011,33(4):5-11.

【2】

Al-DOSSARY S, HAMZAH R I R, MBA D. Observations of changes in acoustic emission waveform for varying seeded defect sizes in a rolling element bearing［J］. Applied Acoustics,2009,70(1):58-81.

【3】

张颖，苏宪章，刘占生. 基于周期性声发射撞击计数的滚动轴承故障诊断［J］.轴承,2011(6):38-41.

【4】

程军圣，史美丽，杨宇. 基于LMD与神经网络的滚动轴承故障诊断方法［J］.振动与冲击,2010,29(8):141-144.

【5】

HUANG N E, SHEN Z, LONG S R, et al. The empirical mode decomposition and the Hilbert spectrum for nonlinear and nonstationary time series analysis［J］. Proceedings of the Royal Society of London Series A-Mathematical Physical and Engineering Sciences,1998,454:903-995.

【6】

HUANG N E, SHEN Z, LONG S R. A new view of nonlinear water waves: the Hilbert spectrum［J］. Annual Review of Fluid Mechanics,1999,31:417-457.

【7】

WU Z H, HUANG N E. Ensemble empirical mode decomposition: a noise-assisted data analysis method［J］. Advances in Adaptive Data Analysis,2009,1(1):1-41.

【8】

胡爱军，马万里，唐贵基.基于集成经验模态分解和峭度准则的滚动轴承故障特征提取方法［J］. 中国电机工程学报，2012, 32(11): 106-111.

【9】

SPECBT D F. Probabilistic neural network ［J］. Neural Networks,1990,3:109-118.

【10】

李辉，郑海起，唐力伟.基于EEMD和THT的齿轮故障诊断方法［J］.振动、测试与诊断,2011,31(4):496-500.

【11】

杜德润，仇德伦，李爱群，等.神经网络技术在土木结构健康监测中的应用［J］.无损检测,2004,26(8):383-387.

【12】

陈佳，傅攀.基于小波包和概率神经网络的滚动轴承故障诊断［J］.四川兵工学报,2011,32(5):58-61.

【13】

余永增，韩龙，戴光.基于声发射的滚动轴承故障诊断方法［J］.无损检测,2010,32(6):416-419, 423.