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EMD馬氏距離與SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在故障診斷中的應(yīng)用研究

發(fā)布時(shí)間:2018-02-27 14:28

  本文關(guān)鍵詞: 振動(dòng)與波 粒子濾波 EMD 馬氏距離 SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 故障診斷 出處:《噪聲與振動(dòng)控制》2016年01期  論文類(lèi)型:期刊論文


【摘要】:為實(shí)現(xiàn)對(duì)微弱動(dòng)態(tài)響應(yīng)的準(zhǔn)確辨識(shí)及故障狀態(tài)的早期診斷,提出EMD馬氏距離與SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷方法,該方法首先對(duì)原始振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行粒子濾波,提高信噪比,然后對(duì)其進(jìn)行EMD分解,并對(duì)分解后的各模式分量進(jìn)行分析,獲得相關(guān)特征值組成特征向量,并求原始信號(hào)特征向量,為了選取能代表信號(hào)特征的模式分量,求各模式分量與原信號(hào)特征向量的馬氏距離,將最優(yōu)模式分量輸入訓(xùn)練好的SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),對(duì)故障分類(lèi),以軸承診斷為應(yīng)用實(shí)例結(jié)果表明該方法切實(shí)有效。
[Abstract]:In order to realize accurate identification of weak dynamic response and early diagnosis of fault state, a fault diagnosis method based on EMD Markov distance and SOM neural network is proposed. Firstly, the original vibration signal is filtered by particle to improve the signal-to-noise ratio (SNR). Then it is decomposed by EMD, and each mode component after decomposition is analyzed, and the correlation eigenvalues are obtained to form the eigenvector, and the original signal eigenvector is obtained. In order to select the mode component which can represent the signal feature, The Mahalanobis distance between each mode component and the eigenvector of the original signal is obtained, and the optimal mode component is input into the trained SOM neural network. The fault classification is carried out. The application example of bearing diagnosis shows that the method is effective and effective.
【作者單位】: 大連大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院;
【基金】:國(guó)家自然科學(xué)基金(51405153) 遼寧省教育廳一般項(xiàng)目(L2012446)
【分類(lèi)號(hào)】:TH133.3

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8 曾U喺

本文編號(hào):1543055


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