基于LMD和GNN-Adaboost的滚动轴承故障严重程度识别

来源 :测控技术 | 被引量 : 0次 | 上传用户:bobo20092009
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提出一种基于局部均值分解(Local Mean Decomposition,LMD)和遗传神经网络自适应增强(Genetic Neural Network Adaptive Boosting,GNN-Adaboost)的滚动轴承损伤程度识别方法。通过LMD方法将轴承振动信号分解为若干个瞬时频率有物理意义的乘积函数(Production Function,PF),对能反映信号主要特征的PF提取能量矩,结合原始振动信号的时域特征参数(方差、偏度、峭度),组成故障严重程度识别特征参数矩阵。将基于LMD方法的特征
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