【摘 要】
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针对滚动轴承故障特征提取效果不理想和故障类型识别准确率低、速度慢等问题,该文结合变分模态分解、粒子群算法和概率神经网络提出了一种新的滚动轴承故障提取与故障类型识
【基金项目】
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山东省重点研发计划项目(2017GGX10115)
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针对滚动轴承故障特征提取效果不理想和故障类型识别准确率低、速度慢等问题,该文结合变分模态分解、粒子群算法和概率神经网络提出了一种新的滚动轴承故障提取与故障类型识别方法。主要是通过变分模态分解提取有效的故障特征向量,然后通过粒子群算法优化的概率神经网络模型进行故障类型诊断。通过Matlab仿真结果显示,与标准的概率神经网络诊断故障类型相比提高了轴承故障诊断的准确性和速度性。
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