基于遗传算法与SOM网络的轴承故障诊断方法

简介

轴承作为旋转机械的核心部件,开展其有关故障诊断方面的研究,有利于对旋转机械运行状态进行监测。针对旋转机械轴承故障的微弱信号容易淹没在其它部件的振动信号中,采用特征提取法,从滚动轴承正常、内环故障、外环故障和滚动体故障四种工况的振动信号中提取时频域统计特征参数;并引入遗传算法消除时频域统计特征间的耦合性与共线性,提取9个时频域最优特征参数作为SOM网络的输入。研究结果表明不同故障类型下,激活的SOM神经元不呈现明显性的差异性;根据文中神经元激活统计规则,表明SOM具有一定的故障辨识性,且对规则进行调整能够提升SOM网络的诊断效果。