《表3 部分故障特征数据：基于改进Elman神经网络的故障诊断模型研究》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《基于改进Elman神经网络的故障诊断模型研究》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

综上，在同工况下对一组样本的每种状态轴承驱动端振动信号进行信号分解所得参数说明在下表2中列出。了解到轴承故障时的振动信号常集中在高频段且IMF过多会对诊断速度造成影响的原因。故，仅提取每个样本前5个IMF项进行Hilbert变换后得到的包络谱作为表征故障的特征量，每种状态的一组样本可以得到5 120个特征点，在表3中列出相对应的部分故障特征数据。