【摘 要】
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为了提高诊断滚动轴承故障的效率和准确率,将小波包分解（Wavelet Packet Decomposition,WPD）、径向基函数神经网络（Radical Basis Function Neural Network,RBFNN）和生物地理学优
【机 构】
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青岛大学自动化与电气工程学院,北京交通大学轨道交通控制与安全国家重点实验室
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为了提高诊断滚动轴承故障的效率和准确率,将小波包分解（Wavelet Packet Decomposition,WPD）、径向基函数神经网络（Radical Basis Function Neural Network,RBFNN）和生物地理学优化算法（Biogeography-Based Optimization,BBO）三者结合起来,提出了一种基于小波包和BBO-RBFNN的故障诊断模型。首先,由小波包的分解与重构在滚动轴承故障原始信号中提取有效的故障特征向量。其次,利用生物地理学优化算法优化RBFNN
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