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基于EEMD-Renyi熵和PCA-PNN的滚动轴承故障诊断
基于EEMD-Renyi熵和PCA-PNN的滚动轴承故障诊断
作者:
李丽娟
窦东阳
赵英凯
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
故障诊断
滚动轴承
集合经验模式分解
Renyi熵
主元分析
概率神经网络
摘要:
针对滚动轴承故障特征提取与状态监测问题,提出一种基于集合经验模式分解(EEMD)、Renyi熵、主元分析(PCA)和概率神经网络(PNN)的新方法.首先,将轴承振动信号通过EEMD分解成一组本征模态函数(IMF),计算每个IMF分量的Renyi熵值作为表征故障特征的向量,采用主元分析(PCA)对特征降维,提取主元输入概率神经网络进行故障分类.通过SKF6203轴承的正常、内圈点蚀、外圈点蚀和滚动体点蚀这4类状态的诊断实验验证了方法的有效性,诊断正确率为91.7%.
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内容分析
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内容分析
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文献信息
篇名
基于EEMD-Renyi熵和PCA-PNN的滚动轴承故障诊断
来源期刊
东南大学学报(自然科学版)
学科
工学
关键词
故障诊断
滚动轴承
集合经验模式分解
Renyi熵
主元分析
概率神经网络
年,卷(期)
2011,(z1)
所属期刊栏目
研究方向
页码范围
107-111
页数
分类号
TP206|TH17
字数
4189字
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.1001-0505.2011.S1.023
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
李丽娟
南京工业大学自动化与电气工程学院
54
285
9.0
13.0
2
赵英凯
南京工业大学自动化与电气工程学院
116
1452
17.0
33.0
3
窦东阳
中国矿业大学化工学院
17
103
5.0
9.0
传播情况
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引文网络
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1995(1)
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1996(1)
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二级引证文献(26)
2019(15)
引证文献(3)
二级引证文献(12)
2020(4)
引证文献(0)
二级引证文献(4)
研究主题发展历程
节点文献
故障诊断
滚动轴承
集合经验模式分解
Renyi熵
主元分析
概率神经网络
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
东南大学学报(自然科学版)
主办单位:
东南大学
出版周期:
双月刊
ISSN:
1001-0505
CN:
32-1178/N
开本:
大16开
出版地:
南京四牌楼2号
邮发代号:
28-15
创刊时间:
1955
语种:
chi
出版文献量(篇)
5216
总下载数(次)
12
总被引数(次)
71314
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