运用EMD能量比和GA-BP网络诊断旋转机械故障

• 作者: 石启正 续秀忠
• 来源期刊: 噪声与振动控制
• 学科: 工学
• 关键词: 振动与波 经验模态分解 内禀模态能量 遗传算法 BP网络 故障诊断
• 年，卷（期）: 2018,（2）
• 所属期刊栏目: 信号处理与故障诊断
• 页码范围: 168-172
• 页数: 5页
• 分类号: TP206+.3
• 字数: 3192字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-1355.2018.02.032

摘要

针对旋转机械故障识别问题,提出一种基于EMD能量比和遗传算法优化(Genetic algorithm,GA)BP网络的故障识别方法,该方法综合EMD方法对非线性信号所具有良好的自适应性和GA-BP网络所具有的全局优化权值的特点,首先对振动信号进行EMD分解,获得各个IMF分量并提取振动信号的能量比特征向量;然后将特征向量输入GA-BP网络进行故障类型识别,并且与传统BP网络对比.结果表明,该方法能准确有效地识别出转子实验台的故障类型,使正确识别率明显提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	续秀忠	上海海事大学物流工程学院	16	62	4.0	7.0
2	石启正		7	8	1.0	2.0