广义回归神经网络(Generalized Regression Neural Network,GRNN)和概率神经网络(Probabilistic Neural Network,PNN)都是基于径向基函数的神经网络类型。广义回归神经网络通常用来实现函数逼近,而概率神经网络主要用于模式分类问题的研究。两者在机械设备故障诊断中均有广泛的应用。根据两种神经网络原理建立模型,对比分析广义回归神经网络和概率神经网络在旋转机械设备故障类型识别方面的优缺点。结果显示,两种神经网络在故障类型识别方面均取得了不错的效果,而概率神经网络相比广义回归神经网络而言,能应用更少的特征得到正确的结果。同时,将这两种神经网络得到的结果同BP神经网络和RBF神经网络得到的结果相比,发现GRNN神经网络和PNN神经网络具有更高的准确率和鲁棒性。

针对故障滚动轴承的振动信号具有非线性、非平稳的特点,提出一种基于时域指标、小波包能量和最小二乘支持向量机(LSSVM)的轴承故障诊断方法。分别对滚动轴承的原始信号进行时域分析计算和小波包分解,并提取状态差异较明显的时域指标和小波包分解后能量差异较大的小波包能量作为故障特征向量;将含有多个特征向量的数据样本分为训练样本和测试样本并进行归一化处理;训练样本作为LSSVM的输入来对该模型进行训练,通过训练好的LSSVM模型对测试样本进行分类和诊断。实验结果表明:采用该方法,轴承状态总体识别率为97.5%。