经验模态分解结合神经元网络在轴承故障诊断中的研究与应用

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滚动轴承是工业生产领域中使用最普遍、最为关键,同时也是最容易损坏的机械零部件之一。许多旋转机械的故障都与滚动轴承的状态有关,轴承的好坏对机器工作状况的影响极大,所以对轴承进行状态检测与故障诊断是十分有必要的。本文通过大量的文献资料阅读,在对轴承振动检测以及故障诊断技术的发展、现状和趋势有一个比较全面了解的基础上,详细分析了共振解调法的原理,并提出了利用谱线增强器消除信号噪音,提高故障谱线清晰度的技术手段。针对轴承信号是非平稳信号的特点,本文引入了一种分析非线性、非平稳信号的有力工具—
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