【摘 要】
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针对单一的信号处理方法不易准确诊断出异步电动机滚动轴承故障的问题,提出小波包和改进Elman神经网络相融合的诊断方法。利用小波包对采集的4种不同故障信号的数据进行去噪
【基金项目】
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宁德市科技计划项目(20110112);宁德师范学院服务海西建设项目(2012H408);宁德师范学院专项课题项目(2013F26)
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针对单一的信号处理方法不易准确诊断出异步电动机滚动轴承故障的问题,提出小波包和改进Elman神经网络相融合的诊断方法。利用小波包对采集的4种不同故障信号的数据进行去噪、分解和重构,有效地提取出不同故障类型的能量特征,并通过引入自反馈因子β构建改进的Elman神经网络。实验诊断结果表明:改进前后的Elman神经网络均能实现对异步电动机滚动轴承的故障诊断,但就诊断时间和精度而言,后者比前者具有更高的诊断效率和准确度。
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