基于EMD和BP网络的轴承故障诊断方法

故障轴承的振动信号是非平稳信号,传统的非平稳信号分析手段存在许多不足;BP网络能够出色地解决传统识别模式难以解决的复杂问题。提出了经验模态分解(EMD)与BP神经网络相结合的滚动轴承故障诊断方法。采用EMD方法对振动信号进行分解,得到组成信号的多个内禀模态分量(IMF),提取重要的IMF分量的能量作为信号的特征量;采用BP网络作为模式分类器,对轴承的故障类型进行分类。经试验数据分析证明,该方法能够准确地对轴承故障进行诊断。