结合EMD和BP神经网络的算法

资 源 简 介

结合EMD和BP神经网络的算法

详 情 说 明

在工业设备故障诊断领域，结合经验模态分解(EMD)和反向传播(BP)神经网络的算法，为轴承故障诊断提供了一种有效的解决方案。这种混合方法充分利用了两种技术的优势，能够从复杂的振动信号中准确识别故障特征。

算法流程首先采用EMD对原始振动信号进行分解。EMD的自适应特性使其非常适合处理非平稳、非线性的轴承振动信号，能够将复杂信号分解为多个本征模态函数(IMF)分量。每个IMF分量都包含了原始信号在不同时间尺度上的特征信息。

随后从分解得到的IMF分量中提取有诊断价值的特征参数。常用的特征包括能量熵、样本熵等时域和频域指标，这些特征能够有效反映轴承的不同故障类型和严重程度。通过筛选最具有判别力的IMF分量及其特征，可以降低数据维度同时保留关键故障信息。

最后将精选的特征向量输入BP神经网络进行分类识别。BP网络通过多层感知器的结构和误差反向传播算法，能够学习故障特征与故障类型之间的复杂映射关系。网络的输出层节点对应不同的故障类别，通过监督训练使网络具备故障模式识别能力。

这种EMD-BP混合模型相比单一方法具有明显优势：EMD处理后的信号特征更有利于神经网络学习，而BP网络可以自动建立特征与故障之间的非线性关系。实际应用时需要注意EMD分解的端点效应问题，以及BP网络容易陷入局部极小值的缺点，可以通过添加边界处理和改进训练算法来优化。