把HHT和神经网络结合起来，识别出是否故障

资 源 简 介

把HHT和神经网络结合起来，识别出是否故障

详 情 说 明

将Hilbert-Huang变换（HHT）与神经网络相结合是一种有效的故障诊断方法。该方法的核心在于利用HHT的固有模态函数（IMF）分解能力，将复杂信号分解为多个本征模态分量。

首先通过经验模态分解（EMD）将原始信号分解为IMF分量，随后基于能量理论筛选真实的IMF分量，剔除虚假分量。对于真实的IMF分量，采用模糊熵理论进行特征提取，量化信号的复杂度特征。模糊熵值能够有效反映信号的随机性和不规则程度，适合作为故障特征的度量指标。

提取的模糊熵特征作为神经网络的输入层数据，输出层设计为二元分类结构——使用两个神经元分别对应故障（0）和正常（1）状态。这种结合方式既保留了HHT在非平稳信号处理上的优势，又通过神经网络实现了故障模式的智能识别，显著提升了诊断准确性和自动化水平。