本文關(guān)鍵詞：基于極點(diǎn)對(duì)稱(chēng)模態(tài)分解和概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的軸承故障診斷

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【摘要】：針對(duì)復(fù)雜非線性的滾動(dòng)軸承系統(tǒng),提出了極點(diǎn)對(duì)稱(chēng)模態(tài)分解(ESMD)和概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(PNN)相結(jié)合的滾動(dòng)軸承故障診斷方法。ESMD將固有模態(tài)函數(shù)的定義進(jìn)行擴(kuò)充,采用內(nèi)部極點(diǎn)對(duì)稱(chēng)直接插值的方法替代外部包絡(luò)線插值,引入最優(yōu)的自適應(yīng)全局曲線(AGM)的概念優(yōu)化分解的趨勢(shì)線,并由此確定最佳的模態(tài)分解次數(shù)。PNN是一種基于核函數(shù)逼近的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)器,將指數(shù)函數(shù)引入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用來(lái)替代S型激活函數(shù)并進(jìn)行重新構(gòu)造,突出體現(xiàn)了梯度最速下降法的概念,減少實(shí)際和預(yù)測(cè)的輸出函數(shù)之間的誤差。通過(guò)對(duì)經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EMD)、屏蔽經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(MEMD)和ESMD方法進(jìn)行信號(hào)仿真分解對(duì)比,以及采用ESMD和PNN對(duì)故障數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,結(jié)果表明,該方法能夠更加有效地對(duì)故障信號(hào)進(jìn)行識(shí)別。
【作者單位】： 燕山大學(xué)電氣工程學(xué)院;中南大學(xué)信息工程學(xué)院;燕山大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 滾動(dòng)軸承 極點(diǎn)對(duì)稱(chēng)模態(tài)分解 概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 故障診斷
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51475405,61077071) 河北省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(F2016203496,F2015203413)
【分類(lèi)號(hào)】：TH133.33
【正文快照】： 0引言滾動(dòng)軸承是旋轉(zhuǎn)機(jī)械的重要組成部分,其振動(dòng)信號(hào)是各種噪聲和軸承的振動(dòng)信號(hào)的疊加,具有非線性和非平穩(wěn)性特征。處理方法包括傅里葉變換、小波變換以及自適應(yīng)信號(hào)處理方法經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(empirical mode decomposition,EMD)等[1-3]。傅里葉變換和小波變換等時(shí)頻信號(hào)分析方法

【相似文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前8條

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中國(guó)重要會(huì)議論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前2條

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2 潘，

本文編號(hào)：720821