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根据滚动轴承振动信号的频域变化特征，利用小波分析对其建立频域特征向量，准确地虞取了故障的特征信息，结合RBF神经网络训练速度快的优点，将RBF神经网络应用于轴承故障特征的选择，并利用所确定的特征及RBF分类器进行赦障诊断。实验结果表明，该方法可实现滚动轴承故障的可靠诊断。
基于小波神经网络的滚动轴承故障诊断
【摘 要】
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根据滚动轴承振动信号的频域变化特征，利用小波分析对其建立频域特征向量，准确地虞取了故障的特征信息，结合RBF神经网络训练速度快的优点，将RBF神经网络应用于轴承故障特征的选择
【机 构】
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襄樊学院机械与汽车工程学院
【出 处】
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机械设计与制造
【发表日期】
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2010年2期
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