摘要：针对机械故障诊断过程中特征提取和学习算法的选择问题,提出一种基于经验模式分解和极限学习机的机械故障诊断模型.首先采用小波变换消除机械信号中的噪声,然后采用经验模式分解提取机械信号特征,并采用极限学习机建立机械故障诊断模型,最后通过实例对不同模型的有效性和可行性进行对比分析.结果表明,改进后的模型明显改善了机械故障诊断效果,缩短了机械故障诊断时间.

关键词：机械故障诊断 经验模式分解 极限学习机 特征提取 

单位：无锡商业职业技术学院机电技术学院 江苏无锡214153 扬州大学机械工程学院 江苏扬州225127