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西安交通大学学报期刊
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基于特征评估和神经网络的机械故障诊断模型
基于特征评估和神经网络的机械故障诊断模型
作者:
何正嘉
胡桥
訾艳阳
雷亚国
原文服务方:
西安交通大学学报
特征评估
小波包
经验模式分解
径向基函数神经网络
故障诊断模型
摘要:
为了克服在无先验知识的情况下,人为选择时域无量纲指标作为故障敏感特征的盲目性,提出了一种基于特征评估和径向基函数(RBF)神经网络的机械故障诊断模型.该模型分别采用小波包和经验模式分解方法对原始振动信号进行分解,分别提取原始信号和各分解信号的时域无量纲指标组成联合特征,然后对联合特征进行评估,计算评估因子,并根据评估因子的大小选取敏感特征作为RBF神经网络的输入,实现对机器不同状态的自动识别.实验结果和工程应用表明,这种集成了小波包、经验模式分解、特征评估方法和RBF神经网络的机械故障诊断模型能够精细地获取故障信息,从大量的故障特征中筛选出敏感特征,因而减小了网络规模,提高了分类准确率,具有很强的鲁棒性.
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(/年)
文献信息
篇名
基于特征评估和神经网络的机械故障诊断模型
来源期刊
西安交通大学学报
学科
关键词
特征评估
小波包
经验模式分解
径向基函数神经网络
故障诊断模型
年,卷(期)
2006,(5)
所属期刊栏目
专题研究
研究方向
页码范围
558-562
页数
5页
分类号
TH17|TP18
字数
语种
中文
DOI
10.3321/j.issn:0253-987X.2006.05.015
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
何正嘉
西安交通大学机械工程学院
204
7277
46.0
77.0
5
訾艳阳
西安交通大学机械工程学院
68
2110
25.0
45.0
9
胡桥
西安交通大学机械工程学院
19
449
10.0
19.0
13
雷亚国
西安交通大学机械工程学院
23
1507
16.0
23.0
传播情况
被引次数趋势
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版权信息
全文
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2011(31)
引证文献(3)
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2012(21)
引证文献(8)
二级引证文献(13)
2013(34)
引证文献(6)
二级引证文献(28)
2014(43)
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2019(54)
引证文献(9)
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2020(13)
引证文献(2)
二级引证文献(11)
研究主题发展历程
节点文献
特征评估
小波包
经验模式分解
径向基函数神经网络
故障诊断模型
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
西安交通大学学报
主办单位:
西安交通大学
出版周期:
月刊
ISSN:
0253-987X
CN:
61-1069/T
开本:
大16开
出版地:
邮发代号:
创刊时间:
1960-01-01
语种:
chi
出版文献量(篇)
7020
总下载数(次)
0
总被引数(次)
81310
相关基金
国家高技术研究发展计划(863计划)
英文译名:
The National High Technology Research and Development Program of China
官方网址:
http://www.863.org.cn
项目类型:
重点项目
学科类型:
信息技术
期刊文献
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