【摘 要】
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针对滚动轴承故障振动信号具有跨尺度复杂性的特点,提出了一种新的基于多尺度熵（multiscale entropy,MSE）和反馈式Elman神经网络的滚动轴承故障诊断方法。该方法利用MSE对滚动
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51205130,51265010);江西省教育厅科技项目(GJJ12318);华东交通大学校立科研基金项目(13JD07);江西省自然科学基金项目(20132BAB216029);江西省研究生创新专项基金项目(YC2014-S244,YC2014-S265)资助
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针对滚动轴承故障振动信号具有跨尺度复杂性的特点,提出了一种新的基于多尺度熵（multiscale entropy,MSE）和反馈式Elman神经网络的滚动轴承故障诊断方法。该方法利用MSE对滚动轴承不同健康状态下的振动信号进行故障特征提取,并将其作为Elman神经网络的输入,利用Elman神经网络自动识别轴承所属的故障类型及故障程度。实验数据包括不同故障类型和不同故障程度样本,结果表明提出的方法能有效地实现滚动轴承故障类型以及程度的智能诊断,效果优于前馈式概率神经网络（Probabilistic neur
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