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针对滚动轴承在发生故障时，所产生的振动信号具有非高斯性和非平稳性的特点，提出了以1(1/2)谱与小波分析相结合的方法进行故障特征提取。并以BP神经网络作为分类器进行模式识别，成功地对滚动轴承的外圈故障、内圈故障、滚动体故障及正常四种模式进行了识别。
基于1(12)谱与小波分析相结合的滚动轴承故障诊断
【摘 要】
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针对滚动轴承在发生故障时，所产生的振动信号具有非高斯性和非平稳性的特点，提出了以1(1/2)谱与小波分析相结合的方法进行故障特征提取。并以BP神经网络作为分类器进行模式识别
【机 构】
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湘潭大学机械工程学院复杂轨迹加工工艺及装备教育部工程研究中心,湖南湘潭411105
【出 处】
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2009全国青年摩擦学学术会议
【发表日期】
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2009年5期
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