[金属工艺] 基于EEMD的滚动轴承故障特征主元分析和PNN建模

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admin 发表于 2025-1-19 13:45 | 查看全部阅读模式

基于EEMD的滚动轴承故障特征主元分析和PNN建模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。

标题：基于EEMD的滚动轴承故障特征主元分析和PNN建模

作者：席剑辉,韩彦哲,苏荣辉,傅莉,

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,

发表日期：2014年7月

2025-1-19 13:45 上传

基于EEMD的滚动轴承故障特征主元分析和PNN建模.pdf

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基于, EEMD, 滚动轴承, 故障, 特征

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