| 基于EMD和BP网络的轴承故障诊断方法 |
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| 引用本文： | 张永建,孔祥振,张永超,路艳春,邢龙超,张小刚.基于EMD和BP网络的轴承故障诊断方法[J].微型机与应用,2014(4):77-80. |
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| 作者姓名： | 张永建 孔祥振 张永超 路艳春 邢龙超 张小刚 |
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| 作者单位： | ;1.山东科技大学机械电子工程学院;2.滨化集团股份有限公司 |
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| 摘 要： | 故障轴承的振动信号是非平稳信号,传统的非平稳信号分析手段存在许多不足;BP网络能够出色地解决传统识别模式难以解决的复杂问题。提出了经验模态分解(EMD)与BP神经网络相结合的滚动轴承故障诊断方法。采用EMD方法对振动信号进行分解,得到组成信号的多个内禀模态分量(IMF),提取重要的IMF分量的能量作为信号的特征量;采用BP网络作为模式分类器,对轴承的故障类型进行分类。经试验数据分析证明,该方法能够准确地对轴承故障进行诊断。
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| 关 键 词： | 经验模态分解(EMD) BP网络 IMF能量 故障诊断 |
Method of bearing fault diagnosis based on EMD and BP neural network |
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