EMD与神经网络：提高滚动轴承故障诊断的精度

本文主要探讨了"基于EMD与神经网络的滚动轴承故障诊断方法"，发表于2005年的工程技术领域论文。文章针对滚动轴承故障诊断中的一个挑战，即其振动信号的非平稳特性，提出了创新的解决方案。作者杨宇等人利用经验模态分解（EMD）这一技术，能够有效地处理非平稳信号，将原始信号分解为一系列平稳的固有模态函数（IMF），这些IMF反映了信号的不同频率成分。 EMD的关键在于分解出的IMF分量，因为当滚动轴承发生故障时，不同频率带的能量会有所变化。通过选择包含主要故障信息的IMF，可以提取出能量特征参数，这些参数作为神经网络的输入，用于识别轴承的故障类型。这种方法相较于传统的基于小波包分析的神经网络诊断方法，具有更高的故障识别率，能更准确地判断轴承的工作状态和故障类别。 文章强调了故障特征参数提取的重要性，尤其是对于滚动轴承故障诊断的准确性。由于信号的能量随时间尺度变化而变化，小波变换和小波包分析的优势在于能够在时域和频域提供高分辨率，从而提取出故障信号的关键信息。通过这种方法，研究者得以设计出一个有效结合EMD和神经网络的系统，用于实时和精确地检测轴承的健康状况，为维护和预防滚动轴承故障提供了强有力的支持。 本文的主要贡献在于提出了一种新颖的故障诊断策略，通过EMD的信号处理技术和神经网络的模式识别能力，显著提高了滚动轴承故障的识别精度，为工业界的实际应用提供了有价值的理论依据和技术指导。