%0 Journal Article
%T EMD遗传神经网络方法
%A 许同乐
%A 张新义
%A 裴新才
%A 贾庆轩
%J 北京邮电大学学报
%P 68-72
%D 2012
%R 10.13190/jbupt.201205.68.254
%X 针对BP(backpropagation)神经网络搜索速度慢、容易陷入局部最小的缺陷,提出了经验模态分解(EMD)遗传神经网络方法,首先用对带噪的信号进行分解,得到信号的各阶本征模函数分量,每个本征模函数分量对应着一个能量不同的频段,即一种故障特征,将各频段能量的特征向量作为优化神经网络的输入样本;其次用遗传算法对神经网络的初始权值和阈值进行优化.利用EMD遗传神经网络方法对滚动轴承多类故障信号进行分析,可提高故障识别能力.
%K 经验模态
%K 本征模函数
%K 神经网络
%K 遗传算法
%U http://www.buptjournal.cn/CN/abstract/abstract1318.shtml