10.3969/j.issn.1006-0316.2012.06.017
IMF能量和RBF神经网络相结合在滚动轴承故障诊断中的应用研究
针对滚动轴承的故障特点,提出了一种将IMF能量与RBF神经网络相结合的方法用于故障诊断.该方法首先利用经验模态分解(EMD)方法,把振动信号分解为若干个IMF分量,再用重要的IMF分量求得IMF能量特征向量,最后将特征向量输入RBF神经网络进行故障模式分类.通过对滚动轴承的正常状态、内圈故障、滚动体故障和外圈故障信号的分析结果表明,该方法能够准确、有效地识别这些故障.
IMF能量、RBF神经网络、故障诊断
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TH17
国家自然科学基金资助项目51175511
2012-09-21(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共5页
63-66,70