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| 稿件标题： | 基于能量矩、EMD和SOM神经网络结合的智能诊断研究 |
| 稿件作者： | 夏孟阳1，邢芷恺2，陈浩2，应银生3 |
| DOI： | 10.11809/bqzbgcxb2022.S1.068 |
| 栏目名称： | 机械制造与检测技术 |
| 关键词： | 转子系统；EMD分解；智能诊断；SOM神经网络 |
| 文章摘要： | 提出基于能量矩、EMDSOM的智能诊断方法，首先将轴承部位原始信号EMD分解得到IMF分量，提取IMF分量的能量矩特征；将提取得到的特征作为SOM网络的输入参数进行模型训练；采用CWRU轴承振动数据进行验证，其准确率可达98%，说明了该方法可以有效地识别轴承故障，可为设备的状态监测和故障诊断提供理论依据。 |
| 稿件基金： | 国家科技重大专项（J2019IV00210089）;湖北省自然科学基金项目（2020CFB536） |
| 引用本文格式： | 夏孟阳，邢芷恺，陈浩,等.基于能量矩、EMD和SOM神经网络结合的智能诊断研究［J］.兵器装备工程学报，2022,43(S1):342-346. XIA Mengyang, XING Zhikai, CHEN Hao, et al.Research on intelligent diagnosis based on energy moment, EMD and SOM neural network［J］.Journal of Ordnance Equipment Engineering,2022,43(S1):342-346. |
| 刊期名称： | 2022年增刊1期 |
| 出版时间： | 2022年7月 |
| 上线时间： | 2022年7月1日 |
| 浏览次数： | 2336 |
| 下载次数： | 420 |
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