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| 基于改进Elman神经网络的故障诊断模型研究 | |
| 引用本文： | 章雅楠,孙建平,刘新月. 基于改进Elman神经网络的故障诊断模型研究[J]. 华北电力大学学报(自然科学版), 2021, 0(1): 76-84 |
| 作者姓名： | 章雅楠 孙建平 刘新月 |
| 作者单位： | 1.华北电力大学控制与计算机工程学院 |
| 摘 要： | 针对高频易损坏的常见机械设备,常存在故障特征量"表征难",诊断精度欠缺且判断时间长等问题.提出一种优化Elman神经网络故障诊断的模型,以凯斯西储大学轴承数据(CWRU)为实例,在诊断效果方面具有一定的改善.鉴于,滚动轴承常见的故障振动信号多呈现出非线性、非平稳的特征.首先,应用希尔伯特-黄变换(HHT)对原始信号数据... |
| 关 键 词： | 希尔伯特-黄变换(HHT) Elman神经网络 时延 滚动轴承 故障诊断 |
Research on Fault Diagnosis Model Based on Improved Elman Neural Network |
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| Abstract: | |
| Keywords: | |
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