【摘 要】
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针对滚动轴承故障振动信号的非平稳特征,提出一种基于总体经验模态分解（EEMD）和模糊BP神经网络的故障诊断方法。首先对滚动轴承的振动信号采用总体经验模态分解方法进行分解,得
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（61263023）
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针对滚动轴承故障振动信号的非平稳特征,提出一种基于总体经验模态分解（EEMD）和模糊BP神经网络的故障诊断方法。首先对滚动轴承的振动信号采用总体经验模态分解方法进行分解,得到若干个本征模态函数分量（IMF）;然后提取各分量的均方差、峭度和能量,把这些特征参数作为学习集和训练集,将学习集输入到模糊BP神经网络中进行学习;最后把训练集输入到特征参数经过学习训练后的模糊BP神经网络中进行故障类型识别,并与BP神经网络进行比较。实验结果表明：所提方法能有效地应用于滚动轴承故障诊断,而且比BP神经网络具有更高的精确
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