基于SVD-EEMD和BP神经网络的滚动轴承故障诊断

黄竞楠; 王少红; 马超

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基于SVD-EEMD和BP神经网络的滚动轴承故障诊断

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针对故障轴承振动信号中含有强烈的背景噪声,难以提取故障信息的情况,提出了一种基于奇异值分解(singular value decomposition,SVD)、集合经验模式分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)和BP神经网络的轴承故障诊断方法.应用SVD对轴承故障信号降噪处理后进行EEMD分解,获得其多个固有模态函数(intrinsic mode function,IMF)分解量,使用相关分析提取含有主要故障信息的IMF分量.从选取的IMF分量中提取故障特征参数,并将归一化后的故障特征参数作为BP神经网络输入参数进行轴承故障诊断.实验结果表明该方法能有效识别滚动轴承的故障类型,可用于轴承故障诊断.

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来源
《北京信息科技大学学报（自然科学版）》 |2019年第2期|69-74|共6页
作者
黄竞楠; 王少红; 马超;
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作者单位

北京信息科技大学现代测控技术教育部重点实验室;

北京100192;

北京信息科技大学现代测控技术教育部重点实验室;

北京100192;

北京信息科技大学现代测控技术教育部重点实验室;

北京100192;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类机床加工生产自动化;
关键词
奇异值分解; 集合经验模态分解; BP神经网络; 故障诊断;

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