【摘 要】
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以往旋转机械的故障诊断方法是通过对设备运行的历史数据进行特征提取,建立故障诊断模型,实现对设备运行过程中故障类型的判别,但此类方法局限于故障类型已知,无法实现对未知
【机 构】
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沈阳理工大学自动化与电气工程学院,中国科学院沈阳自动化研究所,机器人与智能制造创新研究院,网络化控制系统重点实验室
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以往旋转机械的故障诊断方法是通过对设备运行的历史数据进行特征提取,建立故障诊断模型,实现对设备运行过程中故障类型的判别,但此类方法局限于故障类型已知,无法实现对未知的故障类型的判别,缺乏自学习功能。据此,本文提出一种基于仿射传播聚类算法(Affinity Propagation,AP)和BP神经网络的自学习故障诊断方法。该方法首先利用小波变换对原始振动信号进行降噪,然后将降噪后的信号利用集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)拆分成若干个本征
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