| 基于EMD与神经网络的机械故障诊断技术 |
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| 引用本文： | 赵犁丰,周晨赓,仲京臣.基于EMD与神经网络的机械故障诊断技术[J].中国海洋大学学报(自然科学版),2004,34(2):297-302. |
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| 作者姓名： | 赵犁丰 周晨赓 仲京臣 |
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| 作者单位： | 中国海洋大学电子工程系,山东,青岛,266071 |
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| 基金项目： | 青岛市科委"多自由度减振系统的研究"课题资助 |
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| 摘 要： | 经验模式分解 (EMD)是分析非线性、非平稳信号的有力工具 ,它将信号分解为突出了原信号的不同时间尺度的局部特征信息的内在模函数 (IMF)分量。本文通过将各 IMF分量输入到 BP网络中进行训练学习和故障诊断 ,比直接输入原信号可以提高 BP网络对故障诊断的准确率 ,而且减少了训练时间。
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| 关 键 词： | 经验模式分解(EMD) 内在模函数(IMF) 神经网络(ANN) 故障诊断 |
| 文章编号： | 1672-1574(2004)02-297-06 |
| 修稿时间： | 2003年4月8日 |
Fault Diagnosis Based on EMD and Neural Networks |
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| ZHAO Li-feng,ZHOU Chen-geng,ZHONG Jing-chen.Fault Diagnosis Based on EMD and Neural Networks[J].Periodical of Ocean University of China,2004,34(2):297-302. |
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| Authors: | ZHAO Li-feng ZHOU Chen-geng ZHONG Jing-chen |
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| Abstract: | In this paper, the advantage of the EMD method combined with the BP artificial nerve net (ANN) is studied. The experiments show that the training time and accuracy of the ANN, whose inputs are IMFs instead of original signals, are improved. |
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| Keywords: | empirical mode decomposition(EMD) intrinsic mode functions(IMF) artificial nerve net(ANN) fault diagnosis |
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