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滚动轴承故障诊断方法
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2017-11-14
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将小波分析技术与神经网络技术相结合，通过小波分析技术对振动信号进行滤波消噪，构建时频关联分析的信号特征表征轴承的故障信息，实现准确的故障特征提取。运用神经网络方法具有的网络自适应能力，自学习能力，在背景噪声统计特性未知的情况下，提高轴承故障诊断系统的鲁棒性和可靠性，构建低成本、高可靠的滚动轴承故障分析诊断系统，实验结果表明，系统在训练信号、检测信号采集位置不同，训练轴承受损程度、检测轴承受损程度不同的情况下，均具有良好的检测识别能力，说明系统具有良好的鲁棒性，该方法有效可行。
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