【摘 要】
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针对机械系统的非平稳、非线性特性,提出了一种基于总体平均经验模式分解（EEMD）近似熵和混合PSO-BP算法的轴承故障诊断方法。EEMD能够解决EMD的端点效应,改善处理非线性信号时
【机 构】
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燕山大学河北省测试计量技术及仪器重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51475405,61077071);河北省自然科学基金资助项目(F2015203413);河北省高等学校科学技术研究重点项目(ZD2014100)
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针对机械系统的非平稳、非线性特性,提出了一种基于总体平均经验模式分解（EEMD）近似熵和混合PSO-BP算法的轴承故障诊断方法。EEMD能够解决EMD的端点效应,改善处理非线性信号时的局限性;引入随机权重和压缩因子来改进粒子群算法,优化BP神经网络的权值和阈值,解决BP网络的全局收敛问题。将信号经EEMD得到的IMF分量与近似熵结合,组成特征向量,再将构造的特征向量输入到PSO-BP神经网络中进行模式识别。实验及工程应用实例证明了该方法的有效性和优越性。
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