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| 稿件标题： | 基于小波包和概率神经网络的滚动轴承故障诊断 |
| 稿件作者： | 陈佳，傅攀 |
| 栏目名称： | 制造技术 |
| 关键词： | 滚动轴承； 小波包分析； 概率神经网络； Ｂ Ｐ神经网络 |
| 文章摘要： | 为更好实现滚动轴承的状态监测和故障诊断， 提出了基于小波包分析的特征向量提取算法。通过小波包分析对信号的高频和低频进行同样精度的分解， 再将有效特征向量作为概率神经网络的输入， 实现滚动轴承状态监测和智能化模式识别。结果表明， 小波包变换可提高信号的频率分辨率， 概率神经网络可充分利用故障先验知识， 两者相结合能更有效地突出故障特征。 |
| 稿件基金： | 中央高校基本科研业务费专项资金资助项目（ Ｓ ＷＪ Ｔ Ｕ ０ ９ Ｚ Ｔ ０ ６ ） |
| 刊期名称： | 2011年05期 |
| 出版时间： | 2011年5月 |
| 上线时间： | 2011年5月28日 |
| 浏览次数： | 3364 |
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