基于OHF Elman-AdaBoost算法的滚动轴承故障多时期诊断方法

来源 :振动与冲击 | 被引量 : 0次 | 上传用户：xieyinglan2007

【摘要】

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针对随机噪声下滚动轴承多时期(初期、中期、晚期)故障诊断需求,提出OHF Elman-AdaBoost(output hidden feedback Elman-adaptive boosting)算法,以实现滚动轴承的精确故障诊

【作者】

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卓鹏程夏唐斌郑美妹郑宇奚立峰

【机构】

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上海交通大学机械与动力工程学院,上海交通大学机械系统与振动国家重点实验室

【出处】

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振动与冲击

【发表日期】

：

2021年6期

【关键词】

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滚动轴承 OHF Elman-AdaBoost 神经网络集合经验模态分解(EEMD) 故障多时期诊断 rolling bearing OHF Elman-Ad

【基金项目】

：

国家自然科学基金(51875359,51535007),机械系统与振动国家重点实验室重点课题(MSVZD201909)

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针对随机噪声下滚动轴承多时期(初期、中期、晚期)故障诊断需求,提出OHF Elman-AdaBoost(output hidden feedback Elman-adaptive boosting)算法,以实现滚动轴承的精确故障诊断。采用集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)对原始信号进行分解、降噪、信号重构。设计OHF Elman方法在Elman神经网络的基础上增加输出层对隐含层的反馈,提高了其对动态数据的记忆功能。选择OHF Elman

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