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。
在现代工业生产中，机械设备的稳定运行是确保生产效率和安全性的关键。其中，滚动轴承作为机械设备的核心部件之一，其运行状态直接关系到整个系统的性能。因此，对滚动轴承进行有效的故障诊断具有重要意义。故障诊断通常涉及信号采集、特征提取和状态识别三个步骤，其目的是通过监测滚动轴承的振动和噪声信号来分析并识别设备的异常状态，以预防可能的故障发生。
当前，随着信号处理技术和人工智能算法的发展，基于小波变换的滚动轴承故障诊断方法逐渐受到关注。小波变换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。尤其是小波包分析，它对非平稳信号的处理效果更为出色。在滚动轴承故障诊断中，小波包的使用可以有效分解振动信号，提取出关键的时频特征。
与此同时，概率神经网络作为一种基于概率理论的神经网络模型，因其结构简单、训练快速和良好的分类性能而被广泛应用于故障诊断领域。概率神经网络特别适合处理分类问题，能够通过学习和训练，对特征向量进行实时处理，快速做出决策。
在将小波包与概率神经网络相结合的方法中，首先利用小波包对滚动轴承的故障振动信号进行预处理，从中提取出能够代表故障特征的参数。提取后的特征向量作为概率神经网络的输入数据，网络通过训练学习这些特征向量的分布规律，以建立故障识别模型。利用这种结合方式，小波包提供了一种精细的信号预处理手段，而概率神经网络则提供了一种高效的故障分类方法。
具体来说，小波包通过对振动信号进行分解，能够将信号细分为包含故障信息的不同频带，从而捕捉到更为丰富的故障特征。而概率神经网络则通过其高斯函数或核密度估计来模拟概率密度函数，实现对特征向量的概率分类，进而完成故障诊断。
研究显示，小波包与概率神经网络相结合的故障诊断方法在滚动轴承的故障诊断中取得了良好的效果。该方法不仅能够准确识别出轴承的故障状态，还具有较高的实用性和可行性。实际上，此方法有效地提高了滚动轴承故障诊断的精度和效率，这对于煤矿机械等对设备可靠性和安全性要求极高的领域而言，具有广泛的应用前景和价值。
基于小波包与概率神经网络相结合的滚动轴承故障诊断方法，凭借小波包强大的信号分析能力和概率神经网络的高效分类能力，为滚动轴承的健康监测和故障预测提供了新的解决方案。这种结合方式充分利用了两种技术的优势，实现了故障诊断技术的突破，对于推动设备故障诊断技术的发展具有重要的意义。
