【摘 要】
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针对滚动轴承故障识别和分类问题,提出一种采用GA-BP算法结合经验模态分解(EMD)方法的滚动轴承故障识别方法。该方法首先利用EMD方法对不同类型的故障信号进行分解,获得若干
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51775308)
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针对滚动轴承故障识别和分类问题,提出一种采用GA-BP算法结合经验模态分解(EMD)方法的滚动轴承故障识别方法。该方法首先利用EMD方法对不同类型的故障信号进行分解,获得若干个阶次的IMF分量,然后求出其能量占比,并构造相应特征向量组,最后将特征向量组输入遗传算法(GA)优化的BP神经网络中进行训练和测试,进而对故障进行分类和识别。结果表明,该方法能有效提取滚动轴承故障特征信息,并快速地对不同故障类型进行识别。
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