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基于EEMD与RBF神经网络的齿轮故障诊断.pdf
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基于EEMD与RBF神经网络的齿轮故障诊断.pdf
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基于EEMD与RBF神经网络的齿轮故障诊断
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文章在实验研究的基础上提出了EEMD与RBF网络相结合的齿轮故障诊断方法。重点讲述了EEMD的故障特征提取研究的方法和基本原理,简述径向基函数神经网络在故障诊断领域当中的应用。在故障模拟转子试验台上进行实验研究,采集足够的样本信号数据,利用集合经验模式分解原理来进行信号的特征提取,进而进行RBF网络的训练和故障识别,其较高的故障识别率验证了所提出的齿轮故障诊断模型的识别可靠性,同时该诊断模型具备着
基于EEMD的齿轮故障诊断方法研究
浏览：84
采用基于EMD改进的总体经验模式分解算法(EEMD)对齿轮箱进行故障诊断。首先利用Matlab进行仿真实验,验证了具有自适应特性的EEMD分解方法在消除基本模式分量之间相互混叠现象方面的有效性。然后利用该方法对故障试验台模拟的齿轮点蚀信号进行分解,并对反映故障信息的本征模式分量进行Hilbert包络解调分析。分析结果表明,EEMD方法可以有效地应用于齿轮故障诊断。
RBF神经网络在变速箱齿轮故障诊断中的应用
浏览：148
提出了径向基函数神经网络应用于变速箱齿轮故障诊断的基本方法。利用Matlab神经网络工具箱对变速箱齿轮进行故障诊断仿真，并创建RBF神经网络与BP神经网络来进行故障诊断。通过对比诊断结果，证明RBF网络在诊断精度、诊断速度上均优于BP网络，说明RBF网络应用于齿轮的故障诊断准确、可靠，在机械故障诊断方面具有广泛的应用前景。
基于RBF神经网络的故障诊断方法
浏览：119
齿轮箱是一种非常复杂的传动机构，它的故障模式和特征量之间是一种非常复杂的非线性关系，再加上齿轮箱在不同工况下的随机因素。以齿轮箱为例，应用神经网络可以有效地解决这个问题。分析神经网络的自适应、自学习和对非线性系统超强的分析能力。
RBF神经网络在变速箱齿轮故障诊断中实现
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由于汽车的特殊运行条件和环境，以及汽车行驶过程中经常性换档，使得变速箱中齿轮、轴、轴承等常发生故障。据统计，由齿轮失效引起的汽车变速箱故障占全部原因的60%.在这里，齿轮失效的主要形式有齿根裂痕和弯曲疲劳引起的断齿等。因而随着汽车技术的发展，rbf神经网络即径向基函数神经网络（Radical Basis Function）。径向基函数神经网络是一种高效的前馈式神经网络，它具有其他前向网络所不具有的
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