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摘要:
对风机的振动信号进行Hilbert- Huang变换并得到边际谱,以边际谱中各故障频段的能量比为元素构造风机振动信号的特征向量,利用动量法和学习速率自适应改进的BP神经网络模型对风机转子不对中、轴裂纹等故障进行诊断.结果表明该诊断方法是有效的.
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文献信息
篇名 基于Hilbert-Huang变换与人工神经网络的风机故障诊断研究
来源期刊 发电设备 学科 工学
关键词 风机 Hilbert-Huang变换 改进的BP神经网络 故障诊断
年,卷(期) 2012,(2) 所属期刊栏目 计算机与控制
研究方向 页码范围 100-104
页数 分类号 TP183
字数 4133字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1671-086X.2012.02.008
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 王磊 南京航空航天大学振动工程研究所 66 454 14.0 17.0
2 纪国宜 南京航空航天大学振动工程研究所 22 254 7.0 15.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
风机
Hilbert-Huang变换
改进的BP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
发电设备
双月刊
1671-086X
31-1391/TN
大16开
上海闵行剑川路1115号
1987
chi
出版文献量(篇)
2453
总下载数(次)
4
总被引数(次)
8536
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