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对风机的振动信号进行Hilbert—Huang变换并得到边际谱，以边际谱中各故障频段的能量比为元素构造风机振动信号的特征向量，利用动量法和学习速率自适应改进的BP神经网络模型对风机转子不对中、轴裂纹等故障进行诊断。结果表明该诊断方法是有效的。
基于Hilbert—Huang变换与人工神经网络的风机故障诊断研究
【摘 要】
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对风机的振动信号进行Hilbert—Huang变换并得到边际谱，以边际谱中各故障频段的能量比为元素构造风机振动信号的特征向量，利用动量法和学习速率自适应改进的BP神经网络模型对风
【机 构】
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南京航空航天大学振动工程研究所
【出 处】
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发电设备
【发表日期】
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2012年2期
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