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文章通过旋转机械故障实验平台，采集旋转机械故障实验台轴承的3种工作状态分别是轴承正常、轴承内圈裂缝、轴承外圈裂缝的振动加速度信号．对信号进行零均值化处理后，选择频率成分幅值较大的频率进行信号重组，提取其时域量纲特征值，利用神经网络进行故障类型的识别；通过实验，取得了很好的诊断结果．
神经网络的滚动轴承故障诊断
【摘 要】
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文章通过旋转机械故障实验平台，采集旋转机械故障实验台轴承的3种工作状态分别是轴承正常、轴承内圈裂缝、轴承外圈裂缝的振动加速度信号．对信号进行零均值化处理后，选择频率成
【机 构】
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重庆理工大学汽车学院
【出 处】
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重庆文理学院学报
【发表日期】
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2013年3期
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