【摘 要】
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为了改进BP神经网络进行滚动轴承故障诊断时，网络存在收敛速度慢、易于陷入局部极小点的缺点。应用基于Levenberg—Marquardt法对BP网络进行改进，实现了改进后的BP神经网络结合
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为了改进BP神经网络进行滚动轴承故障诊断时，网络存在收敛速度慢、易于陷入局部极小点的缺点。应用基于Levenberg—Marquardt法对BP网络进行改进，实现了改进后的BP神经网络结合小波包进行滚动轴承故障诊断的方法。首先，利用小波包多分辨率的特点对滚动轴承的振动信号进行分解和重构，计算各子频带能量并进行归一化，构造特征向量。然后，将所得到的特征向量作为两种BP神经网络的输入，即改进后的BP神经网络和常规的BP神经网络。最后，对两种网络进行训练并测试，结合实验数据验证改进方法的可行性。实验结果表明，改
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