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- [1] 基于局域波法和盲源分离的故障诊断方法应用研究.[D].郝志华.大连理工大学.2005, 04
- [2] 基于局域波法的转子系统非线性动态特性及应用研究.[D].王凤利.大连理工大学.2003, 04
基于经验模式分解的神经网络模型及其在转子系统故障诊断中的应用
被引：4
作者：
郝志华
[1
]
林田
[2
]
马孝江
[3
]
机构：
[1] 唐山学院信息工程系
[2] 河北理工大学计控学院
[3] 大连理工大学振动工程研究所
来源：
关键词：
转子;
经验模式分解;
神经网络;
时间序列;
故障诊断;
D O I：
10.13334/j.0258-8013.pcsee.2006.20.027
中图分类号：
TP183 [人工神经网络与计算];
TM307 [电机维护与检修];
学科分类号：
摘要：
为了对非平稳、非线性系统时间序列进行建模,提出一种基于经验模式分解的神经网络预测模型,研究它的有效性。通过太阳黑子数据的仿真试验,验证该神经网络结构比对应的单一神经网络结构性能优越。根据该方法组成一个多分量神经网络模型库,用于转子故障的模型诊断,这些模型可以用做一步向前预测器,对检测和诊断信号进行比较,从预测误差提取特征,能够确定机器的状态。不同故障状态的转子振动信号用来训练和检验模型。实验数据表明,这种方法用于故障诊断具有一定的工程实用性。
引用
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