【摘 要】
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针对在滚动轴承故障诊断过程中难以对发生故障的类型做出正确判断,提出一种借助免疫遗传算法优化自组织映射神经网络的故障诊断模型。对采集到的滚动轴承振动信号进行集合经
【基金项目】
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辽宁省科技工业公关项目（2013220022）
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针对在滚动轴承故障诊断过程中难以对发生故障的类型做出正确判断,提出一种借助免疫遗传算法优化自组织映射神经网络的故障诊断模型。对采集到的滚动轴承振动信号进行集合经验模态分解,将其分解为若干个固有模态函数之和,选取含有主要故障信息的IMF分量进行能量特征的提取并归一化,输入到经过IGA优化后的SOM神经网络进行故障状态的识别。结果证明,通过优化SOM神经网络的权值,提高了故障诊断的准确性,最后通过实验验证该方法的可行性。
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