【摘 要】
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为了提高轴承故障诊断准确率,缩短神经网络训练时间,将周期能量特征和优化的局域均值分解（local mean decomposition,简称LMD）特征结合,提出了一种新的轴承故障诊断方法。首先,
【机 构】
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南昌航空大学无损检测技术教育部重点实验室,中国直升机设计研究所直升机旋翼动力学国防科技重点实验室
【基金项目】
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航空科学基金资助项目（2010ZD56009）,江西省教育厅科技资助项目（GJJ14519）
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为了提高轴承故障诊断准确率,缩短神经网络训练时间,将周期能量特征和优化的局域均值分解（local mean decomposition,简称LMD）特征结合,提出了一种新的轴承故障诊断方法。首先,采用形态滤波法对振动信号去噪;其次,以轴承一个旋转周期采样点数为标准,对振动信号进行截取,提取周期能量特征和LMD特征;然后,对提取的特征进行u律压扩和滑动平均优化处理;最后,设计两个同精度神经网络,采用经优化和未优化的特征对设计好的RBF神经网络进行训练,用训练好的神经网络进行故障诊断。实验结果表明,神经网络收
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