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EMD和模糊神经网络在滚动轴承故障诊断中的研究与应用的中期报告
1.研究背景
滚动轴承是重要的机械零件，其工作可靠性直接影响设备的整体运行效率和使用寿命，因此，研究滚动轴承的故障诊断方法得到了广泛关注。现代科技的发展，导致故障诊断方法的多样化，其中包括了EMD和模糊神经网络。
2.EMd在滚动轴承故障诊断中的应用
经验模态分解（EMD）是一种基于信号本身特性来提取不同振动模态的方法，该方法与传统的Fourier变换不同，可以将振动信号分解成一系列局部振动频率在不断变化的含时频率分量，因此，EMD技术被广泛应用于故障诊断领域。
EMD在滚动轴承故障诊断中的应用主要分为以下几个方面，首先，EMD技术可用于提取滚动轴承特定频率下的振动信号，检测轴承驱动系统中的异常振动，进而确定轴承的故障类型和位置；其次，EMD技术还能排除其他机械系统中不必要的振动信号干扰，提高滚动轴承故障的诊断准确度。
3.模糊神经网络在滚动轴承故障诊断中的应用
模糊神经网络（FNN）采用了适应性神经元结构和模糊逻辑控制系统，能够自适应地学习和建模系统的非线性映射关系，因此在滚动轴承故障诊断中具有一定的应用价值。
FNN在滚动轴承故障诊断中的应用主要包括以下几个方面，首先，FNN技术可以利用滚动轴承的振动信号进行数据学习、建模和关联分析，达到预测故障的目的；其次，FNN技术可通过对滚动轴承振动数据提取频域、时域和统计特征等关键特征，帮助诊断故障。
4.结论
EMD和FNN是目前应用比较广泛的滚动轴承故障诊断技术，它们分别从不同的角度提高了故障诊断的准确度和可靠性。在今后的研究中，应进一步开展比较分析和优化，促进滚动轴承故障诊断技术发展的更加高效和实用。