北大核心 CSCD CSTPCD
    [期刊]
  • 《中国激光》 2020年11期

摘要 : 针对传统轴承故障诊断算法精度低、易受噪声干扰等问题,提出一种经验模态分解与卷积神经网络相结合的诊断方法.利用光纤布拉格光栅(FBG)获取轴承的振动信号,再由经验模态分解将信号分解为多个本征模态函数(IMF)分量,并提取有效信号,利用IMF分量的结构... 展开

作者 陈勇   安汪悦   刘焕淋   陈亚武  
作者单位
英文名称 Detection Method Using FBG Sensing Signal to Diagnose Rolling Bearing Fault
期刊名称 《中国激光 》
期刊英文名称 《Chinese Journal of Lasers》
页码/总页数 129-138 / 10
语种/中图分类号 汉语 / TN253   TN911.7  
关键词 光纤光学   轴承故障诊断   经验模态分解   卷积神经网络   解耦分类  
DOI 10.3788/CJL202047.1104004
基金项目 国家自然科学基金(51977021)、重庆市研究生科研创新项目(CYS20263)
收录情况 BDHX CSCD CSTPCD
机标主题词 / 分类号 人工神经网络;经验模态分解;轴承 / TP18;TN911;TH133.3
相关机构
相关作者
相关关键词