基于VMD和神经网络的旋转机械故障诊断研究

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随着旋转机械在工业中的应用愈发普遍和深入,其运行的关键零部件轴承和齿轮发生故障的可能性也在不断增加。基于振动信号的故障诊断是目前使用较普遍的方法,而其中的时频分析方法可以分析和处理非线性、非平稳信号,因而在实际中应用最为广泛。传统的时频分析方法在分析非线性、非平稳信号时,存在着各自的不足。因此,本文对变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)存在的参数设定的不足提出优化,并将VMD用于时频分析,得到轴承、齿轮故障的时频表达。同时将VMD和神经网络相结合,研究
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