EMD与Elman神经网络：滚动轴承故障诊断的创新策略

本文探讨了EMD（经验模态分解）和Elman神经网络在滚动轴承故障诊断领域的创新应用。滚动轴承作为旋转机械的核心组件，由于其广泛应用及故障可能导致严重后果，对它的健康监测至关重要。传统的故障诊断方法如傅里叶变换存在局限性，不能同时捕捉信号的时域和频域特性，而小波分析虽然能够提供局部化信息，但能量泄漏问题限制了精确分析。 文章提出了一种结合EMD与Elman神经网络的诊断策略。首先，通过对滚动轴承振动信号进行经验模态分解，EMD能够有效地分解出复杂的非平稳信号，将其转化为有限个本征模函数（IMF）分量，这些IMF成分包含了信号的主要信息。通过计算IMF的能量比，形成特征向量，这些向量反映了轴承故障的关键特征。然后，这些特征向量被输入到Elman神经网络中进行训练，Elman神经网络作为一种反馈型的循环神经网络，能够捕捉动态过程系统的复杂行为，从而实现对滚动轴承故障的有效识别。 实验结果显示，EMD的自适应性使得特征提取更为精确，而Elman神经网络则能够处理动态数据，提高了故障识别的准确性。这种方法的优点在于它既能兼顾时域和频域信息，又能克服小波分析的能量泄漏问题，为滚动轴承的早期故障预警提供了有力的技术支持。 总结来说，这篇论文创新性地将EMD和Elman神经网络应用于滚动轴承故障诊断，展示了它们在提取和识别故障特征方面的高效性能，为提高机械设备的可靠性和安全性提供了新的思路和技术手段。通过这种方法，可以实现对滚动轴承健康状况的实时监控和智能诊断，对于工业生产中的预防性维护具有重要的实践价值。