Hilbert-Huang轉換及類神經網路結合運用於非穩態振動信號之故障診斷

Fault Diagnosis for Nonstationary Vibration Signal Using Combined Hilbert-Huang Transform and Neural Network

張永鵬(Y. P. Chang) ； 王俊傑(C. C. Wang) ； 鐘裕亮(Y. L. Chung) ； 曾獻毅(H. Y. Tseng) ； 林忠賢(C. H. Lin) ； 康淵(Y. Kang)

《先進工程學刊》 6卷1期 (2011/01) Pp. 59-67

https://doi.org/10.29948/JAE.201101.0008

摘要

本文以Hilbert-Huang轉換方法應用於非穩態振動信號之故障診斷，先以經驗模態分解將振動信號轉換到固有模態函數分量，再使用Hilbert轉換得到瞬時振幅及瞬時頻率，以時頻函數呈現出不同類型信號的能量分佈，最後針對各固有模態函數分量之瞬時振幅取能量特徵，輸入至倒傳遞類神經網路中，實現人工智慧識別故障狀態，本文並以實測驗證所提方法的可行性。

關鍵字

故障Hilbert-Huang轉換 ； 時頻分析 ； 類神經網路 ； 故障診斷

並列摘要

The paper applies Hilbert-Huang Transform (HHT) in the vibration signals by the empirical mode decomposition (EMD), and the data can be decomposed into several intrinsic mode functions (IMFs). With the Hilbert transform (HT), the presentation of the instantaneous frequencies and amplitude that is a time-frequency-energy distribution. The energy features is excited from each intrinsic mode function and entered the back-propagation neural network to prove the intelligence fault diagnosis.

並列關鍵字

Hilbert-Huang Transform ； time-frequency analysis ； neural network ； fault diagnosis