【摘 要】
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针对通风机轴承信号非平稳和故障样本稀少的问题,提出基于完备集合经验模态分解(CEEMDAN)和极限学习机(ELM)的轴承故障诊断方法。首先,利用CEEMDAN分解故障信号得到本征模态
【机 构】
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中国矿业大学信息与电气工程学院,中国矿业大学江苏省煤矿电气与自动化工程实验室,
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针对通风机轴承信号非平稳和故障样本稀少的问题,提出基于完备集合经验模态分解(CEEMDAN)和极限学习机(ELM)的轴承故障诊断方法。首先,利用CEEMDAN分解故障信号得到本征模态分量(IMF);然后,使用极限学习机学习IMF能量特征;最后,将极限学习机用于故障诊断。
Aiming at the problem of non-stationary bearing signal and few sparse samples, a bearing fault diagnosis method based on CEEMDAN and ELM is proposed. First, CEEMDAN is used to decompose the fault signal to get the intrinsic mode component (IMF). Then, the limit learning machine is used to study the IMF energy characteristics. Finally, the limit learning machine is used for fault diagnosis.
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