【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及故障诊断，具体涉及一种基于静电信号的ga-bp滚动轴承故障诊断方法。
技术介绍
1、轴承是工业设备中的关键部件，其运行状态直接影响设备的可靠性和安全性。据统计，约30%的机械故障与轴承有关。因此，轴承故障诊断技术对于提高设备运行效率、降低维护成本具有重要意义。
2、目前，常用的轴承故障诊断方法主要包括振动信号分析、温度监测和声发射技术等。其中振动信号分析是最常用的方法，但其对早期故障的敏感性较低，且容易受到环境噪声的干扰。近年来，静电信号分析作为一种新兴的故障诊断方法，逐渐受到关注。静电信号能够反映轴承内部的摩擦和磨损状态，对早期故障具有较高的敏感性。然而，静电信号的处理和分析较为复杂，且现有方法的诊断精度和稳定性仍有待提高。
3、在故障诊断领域，神经网络技术（如bp神经网络）已被广泛应用。bp神经网络能够通过学习大量数据自动提取故障特征，但其训练过程容易陷入局部最优解，且训练效率较低。遗传算法（ga）作为一种全局优化算法，能够有效解决bp神经网络的局部最优问题。然而，现有技术中尚未充分结合静电信号...
【技术保护点】
1.一种基于静电信号的GA-BP滚动轴承故障诊断方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于静电信号的GA-BP滚动轴承故障诊断方法，其特征在于，步骤S2具体为：向原始信号中添加一系列强度由标准差系数控制的自适应白噪声，对叠加噪声后的信号采用三次样条函数分别拟合极大值与极小值点以形成上下包络线，计算包络线均值作为局部均值，通过迭代方式提取稳定满足IMF标准的本征模态函数分量，以上述分解过程在多组不同噪声下分别进行，并对各对应分量结果进行平均以获得最终的IMF分量。
3.根据权利要求1所述的基于静电信号的GA-BP滚动轴承故障诊...
【技术特征摘要】
1.一种基于静电信号的ga-bp滚动轴承故障诊断方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于静电信号的ga-bp滚动轴承故障诊断方法，其特征在于，步骤s2具体为：向原始信号中添加一系列强度由标准差系数控制的自适应白噪声，对叠加噪声后的信号采用三次样条函数分别拟合极大值与极小值点以形成上下包络线，计算包络线均值作为局部均值，通过迭代方式提取稳定满足imf标准的本征模态函数分量，以上述分解过程在多组不同噪声下分别进行，并对各对应分量结果进行平均以获得最终的imf分量。
3.根据权利要求1所述的基于静电信号的ga-bp滚动轴承故障诊断方法，其特征在于，步骤s3具体为：选取分解所得前8个imf分量，对每个imf分量的所有采样点做平方求和后开根号以获得其能量值，并以各分量能量值占所有imf分量能量值之和的比例作为归一化的故障特征向量。
4.根据权利要求1所述的基于静电信号的ga-bp滚动轴承故障诊断方法，其特征在于：步骤s4中，训练...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘若晨，刘昊，潘妍，张兰春，阴思语，熊芃芃，许可，
申请(专利权)人：江苏理工学院，
类型：发明
国别省市：
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