Feldiagnosprecisionen för rullande lager under varierande förhållanden har alltid varit otillfredsställande. För att lösa detta problem, en feldiagnos metod som kombinerar Hilbert-Huang transform (HHT), singular value decomposition (SVD), och Elman neurala nätverk föreslås i detta dokument. Metoden omfattar tre steg. Först erhölls momentana amplitudmatriser genom att använda HHT från rullande lagersignaler. För det andra förvärvades den unika värdevektorn genom att tillämpa SVD på momentana amplitudmatriser, vilket minskar dimensionen av den momentana amplitudmatrisen och ger felfunktionen okänslig för arbetskonditionsvariation. Slutligen, ett Elman neurala nätverk applicerades på rullande lager fel diagnos under varierande arbetsförhållanden enligt den extraherade funktionen vektor. De experimentella resultaten visar att den föreslagna metoden effektivt kan klassificera fellägen i rulllager med hög precision under olika driftsförhållanden. Dessutom har prestandan för den föreslagna HHT-SVD-Elman metoden en fördel jämfört med EMD-SVD eller WPT-PCA för funktionsextraktion och Support Vector Machine (SVM) eller Extreme Learning Machine (ELM) för klassificering.
För att lösa detta problem infördes en integrerad metod som kombinerar Hilbert Huang Transform (HHT) och Singular Value Decomposition (SVD) i REF
Rolling Bearing Fault Diagnosis under Variable Conditions Using Hilbert-Huang Transform and Singular Value Decomposition
{'venue': None, 'journal': 'Mathematical Problems in Engineering', 'mag_field_of_study': ['Mathematics']}