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| 基于EEMD的滚动轴承故障特征主元分析和PNN建模 | |
| 引用本文： | 席剑辉,韩彦哲,苏荣辉,傅莉.基于EEMD的滚动轴承故障特征主元分析和PNN建模[J].无损检测,2014(7). |
| 作者姓名： | 席剑辉 韩彦哲 苏荣辉 傅莉 |
| 作者单位： | 沈阳航空航天大学自动化学院;沈阳飞机工业(集团)有限公司; |
| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目(61074090);航空基金资助项目(2011ZD54011) |
| 摘 要： | 利用滚动轴承各种工作状态下测量得到的声发射信号,建立了一种基于总体平均经验模态分解(EEMD)与概率神经网络(PNN)的滚动轴承故障特征提取和诊断方法。通过EEMD对信号进行自适应时频分解,在不同频段上分析本征模态函数(IMF)分量;计算IMF的能量值并做能量贡献分析,确定主元分量以组成故障特征向量;利用PNN网络实现故障特征向量与故障模式之间的函数映射,进行故障诊断。仿真结果和试验数据的对比证明了提出方法的有效性。 |
| 关 键 词： | 滚动轴承 声发射 总体平均经验模态分解 概率神经网络 |
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