基于小波变换的滚动轴承故障诊断,振动信号中的高频部分对诊断结果有一定影响,为克服此影响,首先运用小波包对SKF型滚动轴承故障信号进行预处理,以此为特征向量结合概率神经网络去验证模型的实用性和可行性。分析结果表明,小波包与概率神经网络相结合的故障诊断方法可以有效的应用于滚动轴承故障诊断。
【滚动轴承故障诊断】是指通过监测滚动轴承的振动和噪声信号，分析并识别出设备的异常状态，以预测和预防可能的故障。诊断过程通常包括三个步骤：信号采集、特征提取和状态识别。滚动轴承是机械设备中的关键部件，其工作状态直接影响到整个系统的稳定性和可靠性。
【小波包】是一种强大的信号分析工具，特别适用于非平稳信号的处理。在滚动轴承故障诊断中，由于振动信号包含了丰富的故障信息，小波包能够对信号进行多尺度、多层次的分解，提高频率分辨率，捕捉到信号的时频特性。小波包分解将信号分解成不同频带的细节信号，如低频细节(A)和高频细节(D)，通过选择最优基，可以更精确地表征信号的时频特性，避免信息丢失。
【概率神经网络】是基于贝叶斯理论和径向基函数的神经网络，具有结构简单、训练快速的特点，适合处理分类问题。在故障诊断中，概率神经网络构建了一个由输入层、模式层、求和层和输出层组成的四层前向网络，其中模式层包含多个高斯函数或核密度估计。通过对特征向量的处理，网络可以进行实时的训练和决策，对于非线性问题的解决尤为有效。
在本研究中，【小波包与概率神经网络相结合】的方法被用于滚动轴承故障诊断。通过小波包对SKF型滚动轴承的故障振动信号进行预处理，提取出重要的特征参数。这些特征向量随后输入到概率神经网络中进行学习和训练，以建立故障识别模型。实验结果显示，这种结合方法能够有效地识别滚动轴承的故障状态，证明了该模型的实用性和可行性。
小波包分析增强了对滚动轴承振动信号的时频分析能力，而概率神经网络则提供了高效且准确的故障分类手段。两者的结合利用了各自的优势，提高了滚动轴承故障诊断的精度和效率，为实际应用提供了可靠的故障预测工具。在煤矿机械等对设备可靠性和安全性要求极高的领域，这种方法有着广泛的应用前景。
