【摘 要】
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提出了基于经验模态分解（EMD）和径向基（RBF）的滚动轴承故障诊断方法。同时给出了诊断实例：利用EMD将滚动轴承震动信号分解成若干个固有模态函数（IMF）分量,然后对每一个IMF进行Hilber
【机 构】
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海军大连舰艇学院舰船指挥系,海军大连舰艇学院研究生管理大队
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提出了基于经验模态分解（EMD）和径向基（RBF）的滚动轴承故障诊断方法。同时给出了诊断实例：利用EMD将滚动轴承震动信号分解成若干个固有模态函数（IMF）分量,然后对每一个IMF进行Hilbert变换,最后提取每个IMF分量的平均频率及能量比,并以此作为RBF神经网络的输入参数来判断轴承的工作状态。诊断结果表明该方法能够实现轴承故障的诊断,而且速度快,准确率高,易于实现自动化监测。
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