典型文献
基于VMD与MLP的电机轴承故障检测方法
文献摘要：
针对现有的永磁同步电机(PMSM)轴承故障检测方法准确度低的问题,对PMSM轴承故障表征方法和基于神经网络的检测方法进行了研究,提出了一种PMSM轴承故障归一化表征指标集合的构建方法,和一种基于VMD和MLP的PMSM轴承故障检测方法.首先,采用融合PMSM轴承故障频域特征进行归一化处理的方法,构建了一个PMSM轴承故障表征指标集合;然后,利用优化后的变分模态分解(VMD)方法,对振动信号进行了降噪重构,提取了故障频域特征,并计算出了归一化指标集合;利用基于多层感知器(MLP)的神经网络模型对获取的归一化指标集合进行了训练,得到了一种高准确度PMSM轴承故障检测器;最后,采用了一套可以模拟数控机床进给传动系统的试验测试装置,对基于VMD和MLP的PMSM轴承故障检测方法的有效性和先进性进行了验证.研究结果表明:PMSM轴承故障表征指标集合比现有的指标具有更强的故障表征能力,基于VMD和MLP的PMSM检测方法的平均检测准确度高达95.4％;该结果验证了归一化PMSM轴承故障表征指标集合的先进性,以及基于VMD与MLP的PMSM轴承故障检测方法的有效性.
文献关键词：
轴承故障特征提取;永磁同步电机;故障表征;神经网络;变分模态分解;多层感知器;归一化处理
中图分类号：
作者姓名：
黄晓诚;贺青川;陈文华
作者机构：
浙江理工大学机电产品可靠性分析与测试国家地方联合工程研究中心,浙江杭州310018
文献出处：
引用格式：
[1]黄晓诚;贺青川;陈文华-.基于VMD与MLP的电机轴承故障检测方法)[J].机电工程,2022(07):911-918
A类：
归一化指标
B类：
VMD,MLP,电机轴承,故障检测方法,永磁同步电机,PMSM,故障表征,表征方法,表征指标,指标集,构建方法,频域特征,归一化处理,变分模态分解,振动信号,降噪,多层感知器,高准确度,检测器,数控机床,进给,传动系统,试验测试,测试装置,表征能力,检测准确度,轴承故障特征提取
AB值：
0.165938
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