基于粗糙集理论和人工神经网络的滚动轴承故障诊断

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随着现代机械设备日趋大型化、精密化和自动化,有效的机械故障诊断作为系统可靠和安全运行的保障,具有非常重要的价值。滚动轴承因摩擦力小、装配方便等优点成为机械设备中最常用的零部件,其稳定性直接影响设备的性能。对滚动轴承实施状态监测与故障诊断,对避免经济损失和重大事故发生有重大意义。在滚动轴承故障诊断中,振动分析是最常用和有效的方法。掌握滚动轴承振动机理,确定振动信号测定方式,模拟滚动轴承内圈、外圈故障后,构建故障诊断实验系统。本文采集并处理振动信号,从时域、频域和时频域分析并提取反映滚动轴承运作
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