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文章针对滚动轴承三种工作状态下即内圈故障轴承、外圈故障轴承以及正常轴承,设计了轴承声发射检测实验,进行了声发射信号采集。对采集的声发射信号首先进行小波包分解提取故障特征向量之后用概率神经网络（PNN）对故障进行识别,分析实验数据表明小波包分解和PNN结合对滚动轴承故障诊断是有效的。
基于PNN神经网络的滚动轴承声发射故障诊断研究
【摘 要】
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文章针对滚动轴承三种工作状态下即内圈故障轴承、外圈故障轴承以及正常轴承,设计了轴承声发射检测实验,进行了声发射信号采集。对采集的声发射信号首先进行小波包分解提取故
【机 构】
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广东石油化工学院机电工程学院
【出 处】
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广东化工
【发表日期】
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2015年21期
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