基于EMD和粒子群优化神经网络的齿轮箱故障诊断研究

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本文以齿轮箱故障诊断为课题研究背景,研究了近年来出现的一种自适应时频分析方法——经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,简称EMD)方法。该方法非常适合应用于非平稳信号的分析和处理中,并结合粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)神经网络对故障模式进行识别,在齿轮箱故障诊断中取得了良好的效果。在研究EMD方法的基础理论与实现过程的基础上,针对EMD方法在实际应用中遇到的问题,分析了EMD方法中的端点效应,尝试采用极值点延拓法减
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