公开(公告)号：CN102788696B

公开(公告)日：2014-11-05

申请号：CN201210252961.2

申请日：2012-07-21

Applicant: 辽宁大学

Inventor： 张利 ,  杨永波 ,  张立勇 ,  田立 ,  赵中洲

IPC: G01M13/04 ,  G06N3/02

Abstract: 本发明涉及一种基于改进BP神经网络和模糊集理论的轴承健康度评价方法。其步骤如下：1）采集原始信号：2）对步骤1）采集的信号进行FFT变换和滤波降噪处理；3）提取滤波降噪之后的振动信号的特征，获得特征参数；具体步骤如下：在FFT降噪处理的频域信号中选取7个状态参数；通过DI来评估状态参数的灵敏度；选取DI均值较大的四个参数作为BP神经网络输入层的特征参数；4）建立改进BP神经网络模型；5）将选定的四个特征参数输入改进BP神经网络进行状态识别，计算出健康度数值。运用本方法能够针对轴承运行状态进行分析，对轴承健康度进行分级，进而分析有关状态的情况及发展趋势并对滚动轴承做出干预决策。

公开(公告)号：CN102788696A

公开(公告)日：2012-11-21

申请号：CN201210252961.2

申请日：2012-07-21

Applicant: 辽宁大学

Inventor： 张利 ,  杨永波 ,  张立勇 ,  田立 ,  赵中洲

IPC: G01M13/04 ,  G06N3/02

Abstract: 本发明涉及一种基于改进BP神经网络和模糊集理论的轴承健康度评价方法。其步骤如下：1）采集原始信号；2）对步骤1）采集的信号进行FFT变换和滤波降噪处理；3）提取滤波降噪之后的振动信号的特征，获得特征参数；具体步骤如下：在FFT降噪处理的频域信号中选取7个状态参数；通过DI来评估状态参数的灵敏度；选取DI均值较大的四个参数作为BP神经网络输入层的特征参数；4）建立改进BP神经网络模型；5）将选定的四个特征参数输入改进BP神经网络进行状态识别，计算出健康度数值。运用本方法能够针对轴承运行状态进行分析，对轴承健康度进行分级，进而分析有关状态的情况及发展趋势并对滚动轴承做出干预决策。