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针对旋转机械结构故障,提出了一种基于主成分分析和BP神经网络的智能诊断方法.主成分分析主要用于时域特征参数的约简,BP神经网络经过约简后的参数训练能够对故障类型智能识别.实验结果表明该方法与直接使用BP神经网络相比,能够使神经网络的训练速度更快且识别精度更高.
基于主成分分析和神经网络的机械故障诊断方法研究
【摘 要】
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针对旋转机械结构故障,提出了一种基于主成分分析和BP神经网络的智能诊断方法.主成分分析主要用于时域特征参数的约简,BP神经网络经过约简后的参数训练能够对故障类型智能识
【机 构】
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北京化工大学机电工程学院,北京100029
【出 处】
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2012年全国振动工程及应用学术会议
【发表日期】
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2012年期
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