基于特征选择与概率神经网络的轴承故障诊断研究
刘蕴哲1
胡金海1
任立通1
姚凯翔1
段进峰1
陈林2
1.空军工程大学航空航天工程学院,陕西西安,7100382.中国人民解放军驻成飞公司军事代表室,四川成都,610091
摘要：为提高航空发动机轴承故障诊断精度,应用距离评估准则和概率神经网络分类技术,提出了一种基于特征选择与概率神经网络的轴承故障诊断方法.首先,利用轴承故障试验数据,提取得到14个时域特征和13个频域特征,构成故障诊断多域特征集;其次,为提高分类效率,降低各特征量间的耦合特性对分类结果的影响,应用基于距离评估的特征选择方法,筛选得到分类性能更好的特征参数;在此基础上,应用概率神经网络方法进行了轴承故障诊断研究.应用轴承模拟故障实验数据进行验证,结果表明,与BP神经网络和支持向量机诊断方法相比,PNN方法诊断精度更高;同时由于采用了特征选择,诊断效率和精度又得到进一步提高.
关键词：航空发动机轴承故障诊断特征提取概率神经网络
资助基金：国家自然科学基金(51105374)航空科学基金(20142196019)陕西省自然科学基础研究计划(2015JM5207)
论文发表日期：2016-01-01
在线出版日期：2026-09-12（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
英文信息