【摘 要】
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为实现对微弱动态响应的准确辨识及故障状态的早期诊断,提出EMD马氏距离与SOM神经网络的故障诊断方法,该方法首先对原始振动信号进行粒子滤波,提高信噪比,然后对其进行EMD分
【基金项目】
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国家自然科学基金(51405153);辽宁省教育厅一般项目(L2012446)
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为实现对微弱动态响应的准确辨识及故障状态的早期诊断,提出EMD马氏距离与SOM神经网络的故障诊断方法,该方法首先对原始振动信号进行粒子滤波,提高信噪比,然后对其进行EMD分解,并对分解后的各模式分量进行分析,获得相关特征值组成特征向量,并求原始信号特征向量,为了选取能代表信号特征的模式分量,求各模式分量与原信号特征向量的马氏距离,将最优模式分量输入训练好的SOM神经网络,对故障分类,以轴承诊断为应用实例结果表明该方法切实有效.
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