机械设计与研究 ›› 2017, Vol. 33 ›› Issue (03): 138-141+146.doi: 10.13952/j.cnki.jofmdr.a4299
赵雄鹏;潘宏侠;刘广璞;潘龙;安邦;
发布日期:2020-07-26
Published:2020-07-26
摘要： 针对自动机振动信号短时、非平稳、高冲击的特性,本文提出一种运用固有时间尺度分解(ITD)样本熵和概率神经网络(PNN)进行故障诊断的方法。首先将ITD引入自动机的故障诊断中,通过对ITD分解得到前五层重构信号提取的时频特征来验证ITD方法的有效性,并对信号进行样本熵提取,把其作为特征向量分别用概率神经网络和BP神经网络对自动机进行故障模式识别。实验结果表明:概率神经网络相对于BP神经网络可以提高故障分类的正确率,从而验证了ITD样本熵与PNN的自动机故障诊断方法的优越性。
赵雄鹏;潘宏侠;刘广璞;潘龙;安邦;. 基于ITD样本熵与PNN的自动机故障诊断[J]. 机械设计与研究, 2017, 33(03): 138-141+146.
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