基于MEEMD-DHENN的滚动轴承故障诊断

王晋瑞; 谢丽蓉; 王忠强; 牛永朝

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基于MEEMD-DHENN的滚动轴承故障诊断

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针对滚动轴承故障信号非平稳、非线性的特点,提出了把改进的经验模态分解（Modified Ensemble EMD,MEEMD）与双隐层Elman神经网络（Double Hidden-layer Elman Neural Network,DHENN）相结合识别故障类型的方法。用MEEMD选出主要本征模态函数（Principal Intrinsic Mode Function,PIMF）,先计算出经补充的总体平均经验模态分解（Complementary Ensemble Empirical Mode Decomposition,CEEMD）得到的各IMF的排列熵值,剔除虚假分量;再对其余分量进行重构用经验模态分解（Empirical mode decomposition,EMD）,计算各IMF的方差贡献率,排除贡献率最小的,即为PIMF,经希尔伯特变换求出其能量熵值,构成特征矩阵。构建了双隐层Elman神经网络对故障类型进行识别,通过经验公式与实验得到最佳隐层节点组合,最后与EMD-DHENN和MEEMD-ENN的测试结果相对比,表明基于MEEMD-DHENN识别方法只需迭代26步即可对轴承故障准确分类。

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来源
《机械传动》 |2018年第3期|139-143|共5页
作者
王晋瑞; 谢丽蓉; 王忠强; 牛永朝;
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作者单位

新疆大学电气工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类滚动轴承;
关键词
滚动轴承; 故障诊断; 改进的经验模态分解; 双隐层Elman神经网络;

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