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EMD和Elman神经网络在滚动轴承故障诊断中的应用
滚动轴承 经验模态分解 Elman神经网络 故障诊断
2012/3/21
针对滚动轴承故障信号的特点， 提出Ｅ ＭＤ和Ｅ ｌ ｍ ａ ｎ神经网络结合的滚动轴承故障诊断方法。以滚动轴承振动信号为研究对象， 首先对信号进行经验模态分解（ Ｅ ＭＤ ） ， 提取包含主要信息成分的本征模函数（ Ｉ ＭＦ ） 分量， 将 Ｉ ＭＦ的能量比作为特征向量输入 Ｅ ｌ ｍ ａ ｎ神经网络进行网络训练和故障识别， 实现滚动轴承的故障诊断。结果表明， Ｅ ＭＤ方法能按频率由高到低把复杂的非...
采用灰色关联分析方法对炸药临界直径的影响因素进行了关联分析，选取其中关联度较大的5s延滞期、分子极化率、燃烧热、粒度等11种影响因素建立了炸药临界直径的Elman神经网络预测模型。使用训练好的Elman神经网络模型对一定密度、粒度下的RDX、PA、TNT三种炸药的临界直径进行了预测，并与文献值进行对比，误差分别为25.73%、11.54%、21.48%。结果表明，在数据较少的条件下，Elman网络...