为克服BP神经网络算法在故障诊断应用中的缺点,提出了粒子群优化BP神经网络的方法,并在此基础上优化BP神经网络的结构来提高准确率。最后,通过对变压器故障诊断在Matlab中的仿真结果,验证了此方法有较高的准确率和较快的收敛速度。
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针对滚动轴承振动信号的非平稳特征和现实中难以获得大量故障样本的实际情况,提出了基于变分模态 分解( Variational mode decomposition,VMD) 与支持向量机( Support vector machine,SVM) 相结合的滚动轴承故障诊断方法。 该方法融合了变分模态分解和支持向量机的优势,通过变分模态分解将滚动轴承振动信号分解成若干个本征模态函数分 量,轴承发生不同故障时,不同本征模态函数内的频带能量会发生变化,从包含有主要故障信息的模态分量中提取能量特 征作为SVM 的输入,判断轴承的工作状态和故障类型。试验结果表明,该方法在少量样本情况下仍能有效地对轴承的工
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Hilbert包络谱分析和Haar小波分析和数学形态学分析相对于时域无量纲参数分析、FFT分析方法,可以更好的观测出故障信号频率,分析故障类型。
2021-05-05 20:02:08 1.04MB 轴承故障 matlab FFT haar小波
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2021-05-03 16:10:54 903KB 故障
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采用EEMD算法对故障信号进行分解,然后提取各imf分量的能量熵,用于机械故障诊断,包含所有文件和数据可运行。
2021-05-03 09:56:43 9KB EEMD emd 故障诊断 能量熵
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