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基于EMD瞬时功率谱熵的神经网络滚动轴承故障诊断.pdf
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基于EMD瞬时功率谱熵的神经网络滚动轴承故障诊断.pdf
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基于神经网络的滚动轴承故障诊断技术
浏览：84
滚动轴承是机械中应用最广泛的一种通用机械部件，轴承特定的使用环境造成其寿命的随机性较大，目前还无法准确预测其寿命。因此，轴承故障诊断就显得非常重要。本文对滚动轴承的振动数据分别在时域和频域进行了分析，由神经网络处理，对结果采用“判决区间+举手表决”方式，获得最终判断结果。
基于EMD和Hilbert包络解调的滚动轴承故障诊断方法研究
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滚动轴承的运行状态会直接影响到整个旋转机械的性能,提出一种将经验模态分解和Hilbert包络分析相结合的方法对滚动轴承进行故障诊断。经验模态分解具有自适应性,能有效地将携带故障信息的高频调制信号从原信号中分离出来;利用Hilbert变换对包含滚动轴承故障所在的高频段进行包络谱分析,提取故障特征频率。将提取的特征频率与根据轴承型号参数和转速所得的滚动轴承的故障特征频率进行对比,能够辨识出滚动轴承的故
基于EMD与神经网络的滚动轴承故障诊断方法* (2005年)
浏览：122
针对滚动轴承故障振动信号的非平稳特征，提出了一种基于经验模态分解（Empirical Mode Decomposition，简称EMD）和神经网络的滚动轴承故障诊断方法。该方法首先对原始信号进行了经验模态分解，将其分解为多个平稳的固有模态函数（Intrinsic Mode function，简称IMF）之和，再选取若干个包含主要故障信息的IMF分量进行进一步分析，由于滚动轴承发生故障时，加速度振动
EMD和 Elman神经网络在滚动轴承故障诊断中的应用 (2011年)
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针对滚动轴承故障信号的特点,提出EMD和Elman神经网络结合的滚动轴承故障诊断方法。以滚动轴承振动 信号为研究对象,首先对信号进行经验模态分解( EMD),提取包含主要信息成分的本征模函数( IMF)分量,将 IMF 的能量比作为特征向量输入 Elman神经网络进行网络训练和故障识别,实现滚动轴承的故障诊断。结果表明,EMD 方法能按频率由高到低把复杂的非平稳信号分解成有限个 IMF分量,具有自
基于EMD与卷积神经网络的滚动轴承故障诊断.pdf
浏览：163
基于EMD与卷积神经网络的滚动轴承故障诊断 本文提出了一种基于经验模态分解（EMD）及卷积神经网络（CNN）的滚动轴承故障特征提取方法。该方法首先对滚动轴承振动信号进行经验模态分解，获取多个模态分量（IMF），...
基于PSO-BP神经网络和Hilbert谱奇异值的滚动轴承故障诊断.pdf
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【基于PSO-BP神经网络和Hilbert谱奇异值的滚动轴承故障诊断】 滚动轴承在各类机械设备中扮演着至关重要的角色，它们的健康状态直接影响到设备的稳定性和整体性能。当滚动轴承出现故障时，通常会产生异常振动，这种...
基于EEMD能量矩和改进量子粒子群神经网络的滚动轴承故障诊断.pdf
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"基于EEMD能量矩和改进量子粒子群神经网络的滚动轴承故障诊断" 在现代工业生产制造环节中，滚动轴承作为旋转机械设备常用的部件，广泛应用于各种旋转机械。轴承主要包含内圈、外圈、滚动元件和保持架。任何一个上述...
基于希尔伯特-黄变换和神经网络的滚动轴承故障诊断.pdf
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本文主要探讨了一种结合希尔伯特-黄变换（HHT）和神经网络的滚动轴承故障诊断新方法。针对传统BP神经网络在滚动轴承故障诊断中识别率不高的问题，研究者提出了一种优化策略，旨在提升特征提取的有效性和诊断准确性。...
基于SVD-EEMD和BP神经网络的滚动轴承故障诊断.pdf
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本文介绍了一种基于奇异值分解（Singular Value Decomposition, SVD）、集合经验模态分解（Ensemble Empirical Mode Decomposition, EEMD）和BP神经网络的滚动轴承故障诊断方法。这种方法旨在解决在实际应用中，由于...
基于EMD与BP神经网络的齿轮故障诊断.pdf
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基于小波包和EMD处理的滚动轴承故障诊断
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为解决异步电机故障轴承振动信号易受噪音影响信噪比较小的缺点,提出了一种新的故障诊断方法。首先,采用小波分析方法对测得的原始信号进行去噪,并根据频率对原始信号进行频带划分;其次,用经验模式分解(EMD)方法对小波包分解重构得到的低频段信号进行分解,获得若干固有内在模函数(IMF);最后,采用傅里叶变换对各个IMF函数进行时频分析获得频谱图,进而提取故障频率,根据故障频率和故障类型的对应关系得出最后的
基于小波包和EMD的滚动轴承故障诊断
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针对滚动轴承故障振动信号的非平稳特征,提出了一种基于小波包和经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,简称EMD)的滚动轴承故障诊断方法。该方法用小波包对振动信号进行预处理,用Hilbert变换求重构信号的包络,采用EMD方法将包络信号分解为若干个IMF分量,让故障信息得到凸显,然后根据某个分量的频谱,判断滚动轴承的故障类型。实验结果表明,比传统的时频分析方法,该方法
基于EMD和TVAR模型的滚动轴承故障诊断方法 (2012年)
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针对经验模态分解(EMD)的固有模态函数(LME)选择问题，提出了一种基于能量阀值的自适应筛选方法。对筛选出的IMF分量进行信号重构后，提取重构信号时变自回归模型的时变参数特征进行支持向量机分类器(SVM)的智能故障识别。仿真实验结果表明，所提的基于能量阀值的IMF分量选择方法能够有效提取滚动轴承的故障信息，有利于滚动轴承运行状态的识别。
基于极点对称模态分解和概率神经网络的轴承故障诊断.pdf
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《基于极点对称模态分解和概率神经网络的轴承故障诊断》这篇文章主要探讨了一种新的滚动轴承故障诊断方法，该方法结合了极点对称模态分解（ESMD）和概率神经网络（PNN）。文章由燕山大学、中南大学的研究团队撰写，...
滚动轴承故障诊断(附MATLAB程序).pdf
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"滚动轴承故障诊断(附MATLAB程序)" 滚动轴承故障诊断是机械设备中常见的问题之一，滚动轴承的故障会导致整个机械系统的故障。因此，滚动轴承故障诊断非常重要。本文使用MATLAB程序对滚动轴承故障进行诊断，通过对...
基于参数优化 VMD 和样本熵的滚动轴承故障诊断.docx
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"基于参数优化VMD和样本熵的滚动轴承故障诊断" 滚动轴承是一种常见的机械零件，其故障诊断对整个设备的运行状态和安全性至关重要。滚动轴承故障诊断的流程可以分为三个部分：信号处理、特征提取和诊断识别。由于...
基于多特征参数和概率神经网络的滚动轴承故障诊断方法.pdf
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综上所述，基于多特征参数和概率神经网络的滚动轴承故障诊断方法结合了数据处理与机器学习技术，有效地解决了非平稳振动信号的分析难题，为滚动轴承的健康监测提供了新的思路。这种方法不仅在理论研究上具有重要意义...
基于深度神经网络的滚动轴承故障诊断.pdf
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基于EMD能谱熵和概率神经网络的采煤机摇臂齿轮故障诊断
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### 基于EMD能谱熵和概率神经网络的采煤机摇臂齿轮故障诊断 #### 一、引言及研究背景 采煤机在煤矿开采过程中扮演着至关重要的角色，而采煤机摇臂齿轮作为其核心部件之一，常常处于高负荷的工作状态之中，因此容易...
基于EEMD与SVM的采煤机摇臂滚动轴承故障诊断.pdf
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本文介绍了一种基于集合经验模态分解（Ensemble Empirical Mode Decomposition，EEMD）与支持向量机（Support Vector Machine，SVM）相结合的采煤机摇臂滚动轴承故障诊断方法。该方法针对采煤机摇臂轴承工作载荷波动...
基于经验模态分解和支持向量机的滚动轴承故障诊断_徐可.pdf
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摘要：本文针对滚动轴承的故障诊断问题,首先提出一种自适应波形匹配的延拓方法对经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)存在的端点效应进行改进,然后基于改进的EMD和粒子群优化算法(particle swarm ...
基于MATLAB时频分析算法的滚动轴承故障研究.pdf
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文章最后指出，该时频分析方法的诊断结果与实际轴承故障类型相一致，因此该算法可以广泛应用于设备滚动轴承故障诊断中。 **结论：** 文章的研究成果表明，利用MATLAB结合时频分析算法可以有效地进行滚动轴承的故障...
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