EMD马氏距离与SOM神经网络在故障诊断中的应用研究

发布时间：2018-02-27 14:28

  本文关键词： 振动与波 粒子滤波 EMD 马氏距离 SOM神经网络 故障诊断　出处：《噪声与振动控制》2016年01期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：为实现对微弱动态响应的准确辨识及故障状态的早期诊断,提出EMD马氏距离与SOM神经网络的故障诊断方法,该方法首先对原始振动信号进行粒子滤波,提高信噪比,然后对其进行EMD分解,并对分解后的各模式分量进行分析,获得相关特征值组成特征向量,并求原始信号特征向量,为了选取能代表信号特征的模式分量,求各模式分量与原信号特征向量的马氏距离,将最优模式分量输入训练好的SOM神经网络,对故障分类,以轴承诊断为应用实例结果表明该方法切实有效。
[Abstract]:In order to realize accurate identification of weak dynamic response and early diagnosis of fault state, a fault diagnosis method based on EMD Markov distance and SOM neural network is proposed. Firstly, the original vibration signal is filtered by particle to improve the signal-to-noise ratio (SNR). Then it is decomposed by EMD, and each mode component after decomposition is analyzed, and the correlation eigenvalues are obtained to form the eigenvector, and the original signal eigenvector is obtained. In order to select the mode component which can represent the signal feature, The Mahalanobis distance between each mode component and the eigenvector of the original signal is obtained, and the optimal mode component is input into the trained SOM neural network. The fault classification is carried out. The application example of bearing diagnosis shows that the method is effective and effective.
【作者单位】： 大连大学机械工程学院;
【基金】：国家自然科学基金(51405153) 辽宁省教育厅一般项目(L2012446)
【分类号】：TH133.3

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本文编号：1543055