基于LMD近似熵的PNN轴承故障诊断方法

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简介：
本研究提出了一种结合LMD（局部均值分解）与近似熵算法的新型PNN（概率神经网络）模型，专门用于滚动轴承的故障诊断。该方法通过有效提取信号特征和提高模式识别精度，实现了对早期故障更为敏感的检测能力，为旋转机械的状态监测提供了新的技术路径。本段落提出了一种基于局部均值分解（LMD）近似熵与概率神经网络（PNN）的滚动轴承故障诊断方法。通过使用LMD对信号进行分解，可以将非平稳信号转化为多个平稳的乘积函数分量（PF）。当轴承出现不同类型的故障时，产生的频谱会有所不同，其近似熵也会发生变化。因此，可以通过提取原始信号中的近似熵来判断轴承的工作状态。实验结果表明，在经过LMD处理后得到的若干个PF分量中提取出近似熵，并将其组合成N维特征向量输入到PNN模型中，可以准确地识别故障类型。此外，在数据较少的情况下，相较于传统的BP和RBF神经网络，PNN具有更强的分类能力。

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基于LMD近似熵的PNN轴承故障诊断方法

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本研究提出了一种结合LMD（局部均值分解）与近似熵算法的新型PNN（概率神经网络）模型，专门用于滚动轴承的故障诊断。该方法通过有效提取信号特征和提高模式识别精度，实现了对早期故障更为敏感的检测能力，为旋转机械的状态监测提供了新的技术路径。本段落提出了一种基于局部均值分解（LMD）近似熵与概率神经网络（PNN）的滚动轴承故障诊断方法。通过使用LMD对信号进行分解，可以将非平稳信号转化为多个平稳的乘积函数分量（PF）。当轴承出现不同类型的故障时，产生的频谱会有所不同，其近似熵也会发生变化。因此，可以通过提取原始信号中的近似熵来判断轴承的工作状态。实验结果表明，在经过LMD处理后得到的若干个PF分量中提取出近似熵，并将其组合成N维特征向量输入到PNN模型中，可以准确地识别故障类型。此外，在数据较少的情况下，相较于传统的BP和RBF神经网络，PNN具有更强的分类能力。

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基于EEMD-Rényi熵与PCA-PNN的滚动轴承故障诊断（2011年）

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本研究提出了一种结合EEMD、Rényi熵和PCA-PNN的方法，用于优化滚动轴承的故障诊断流程，提升检测精度。发表于2011年。为解决滚动轴承故障特征提取与状态监测的问题，本段落提出了一种结合集合经验模式分解（EEMD）、Renyi熵、主元分析（PCA）及概率神经网络（PNN）的新方法。首先利用EEMD将振动信号分解成多个本征模态函数（IMF），然后计算每个IMF分量的Renyi熵值，以此作为故障特征向量。通过主元分析对这些特征进行降维处理，并将其输入概率神经网络中实现故障分类。实验结果显示，在使用SKF6203轴承正常、内圈点蚀、外圈点蚀和滚动体点蚀这四种状态的情况下，该方法的诊断正确率为91.7%。

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Autogram是一款专注于轴承故障诊断的专业工具。通过分析振动和噪音数据，提供准确及时的维护建议，有效预防设备损坏与生产中断。 Autogram能够适当地选择频带，用于轴承等故障诊断。

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FreqBand_entropy_轴承故障诊断_频带熵在轴承故障中的应用_轴承故障检测_轴承

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本研究提出了一种基于信号处理和机器学习技术的创新滚动轴承故障诊断方法，旨在提高机械设备的运行可靠性和维护效率。为解决基于支持向量机的滚动轴承故障诊断方法中的参数优化问题，本段落提出了一种改进的果蝇优化算法。该算法以模式分类准确率为依据来定义果蝇的味道浓度函数，并利用此算法对支持向量机模型的惩罚因子和核函数参数进行优化。通过结合改进后的果蝇优化算法和支持向量机技术来进行滚动轴承故障模式的分类诊断，实验结果表明，改进的果蝇优化算法具有较高的收敛速度与寻优效率；基于该方法的支持向量机在滚动轴承故障诊断中能实现更高的分类准确率。

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