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          主办单位:煤炭科学研究总院出版传媒集团、中国煤炭学会学术期刊工作委员会
          今日专家

          男,1982年生于湖南衡阳,硕士,副研究员,咨询工程师,现任煤炭科学研究总...

          亮点论文

          针对复杂非线性的滚动轴承系统,提出了极点对称模态分解(ESMD)和概率神经网络(PNN)相结合的滚动轴承故障诊断方法。ESMD 将固有模态函数的定义进行扩充,采用内部极点对称直接插值的方法替代外部包络线插值,引入最优的自适应全局曲线(AGM)的概念优化分解的趋势线,并由此确定最佳的模态分解次数。PNN 是一种基于核函数逼近的神经网络分类器,将指数函数引入神经网络用来替代S型激活函数并进行重新构造,突出体现了梯度最速下降法的概念,减少实际和预测的输出函数之间的误差。通过对经验模态分解(EMD)、屏蔽经验模态分解(MEMD)和ESMD方法进行信号仿真分解对比,以及采用 ESMD 和 PNN对故障数据进行处理,结果表明,该方法能够更加有效地对故障信号进行识别。


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          • 尤洛卡精准信息工程股份有限公司是国内煤矿顶板灾害防治设备的龙...

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