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摘要:
针对滚动轴承故障振动信号的非平稳特征,提出了一种基于经验模态分解(Empirical Mode Decomposition ,简称EMD)和神经网络的滚动轴承故障诊断方法.该方法首先对原始信号进行了经验模态分解,将其分解为多个平稳的固有模态函数(Intrinsic Mode function,简称IMF)之和,再选取若干个包含主要故障信息的IMF分量进行进一步分析,由于滚动轴承发生故障时,加速度振动信号各频带的能量会发生变化,因而可从各IMF分量中提取能量特征参数作为神经网络的输入参数来识别滚动轴承的故障类型.对滚动轴承的正常状态、内圈故障和外圈故障信号的分析结果表明,以EMD为预处理器提取各频带能量作为特征参数的神经网络诊断方法比以小波包分析为预处理器的神经网络诊断方法有更高的故障识别率,可以准确、有效地识别滚动轴承的工作状态和故障类型.
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文献信息
篇名 基于EMD与神经网络的滚动轴承故障诊断方法
来源期刊 振动与冲击 学科 工学
关键词 滚动轴承 EMD 能量 神经网络 故障诊断
年,卷(期) 2005,(1) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 85-88
页数 4页 分类号 TH133
字数 4352字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-3835.2005.01.023
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 于德介 湖南大学机械与汽车工程学院 253 5743 38.0 65.0
2 杨宇 湖南大学机械与汽车工程学院 170 5200 44.0 68.0
3 程军圣 湖南大学机械与汽车工程学院 210 5603 44.0 69.0
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研究主题发展历程
节点文献
滚动轴承
EMD
能量
神经网络
故障诊断
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
振动与冲击
半月刊
1000-3835
31-1316/TU
大16开
上海市华山路1954号上海交通大学
4-349
1982
chi
出版文献量(篇)
12841
总下载数(次)
12
总被引数(次)
124504
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