基于小波包变换能量率

资 源 简 介

基于小波包变换能量率

详 情 说 明

小波包变换能量率结合BP神经网络的机械轴承故障分析方法，是一种有效的故障诊断技术。该方法首先通过小波包变换对轴承振动信号进行多尺度分解，提取各频带的能量特征作为特征向量。相比传统的小波变换，小波包变换能够对信号的高频部分进行更精细的分解，获得更全面的频域特征信息。

在能量特征提取阶段，算法计算各频带的能量占比，形成能量率特征向量。这种特征表征方式能够突出故障信号在不同频段的能量分布差异，为后续分类提供有效判别依据。随后，将这些特征向量输入BP神经网络进行训练和分类。BP神经网络具有强大的非线性映射能力，能够学习故障特征与故障类型之间的复杂对应关系。

该方法适用于区分正常轴承和三种典型故障状态：内圈故障、外圈故障以及滚动体故障。通过实验数据验证，这种基于小波包变换能量率和BP神经网络的方法在轴承故障诊断中表现出较高的识别准确率，为机械设备的预测性维护提供了可靠的技术手段。