采用HHT算法与卷积神经网络诊断轴承复合故障

• 作 者: 施杰 伍星 刘韬
• 机 构: 昆明理工大学机电工程学院,云南农业大学机电工程学院
• 出 处: 农业工程学报
• 发表日期: 2020年4期
• 关键词: 轴承 故障诊断 卷积神经网络 希尔伯特-黄变换 多种群差分进化 集合经验模式分解
• 基金项目: 国家自然科学基金面上项目（51875272）;云南省应用基础研究计划重点项目（201601PE00008）;云南农业大学自然科学青年基金资助项目（2015ZR13）

针对农业机械装备中滚动轴承复合故障特征提取与智能诊断问题,该文提出了一种将希尔伯特-黄变换的改进算法(improved hilbert-huang transform,IHHT)与卷积神经网络(convolution neural network,CNN)相结合的诊断方法。首先,通过多种群差分进化改进的集合经验模式分解(multiple population differential evolution-ensemble empirical mode decomposition,MPDE-EEMD)和敏感