【摘 要】
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滚动轴承作为长期处于高速、高负荷运行状态下的零部件,其再制造的质量将极大地影响再制造产品的寿命周期。对再制造后滚动轴承的4种状态进行测试,分析其产生的质量问题,并提
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滚动轴承作为长期处于高速、高负荷运行状态下的零部件,其再制造的质量将极大地影响再制造产品的寿命周期。对再制造后滚动轴承的4种状态进行测试,分析其产生的质量问题,并提出了一种基于小波包分解和BP神经网络相结合的滚动轴承再制造质量评价方法。首先对再制造后的滚动轴承进行不同状态下的振动信号采集,利用小波包分解对信号进行预处理,得到信号的能量特征;接着将此能量特征转化为特征向量并作为BP神经网络的输入,在经过训练后的网络中对其进行测试,从而来对信号进行识别,达到确定再制造轴承的质量状况的目的。
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