基于AR模型和径向基神经网络的滚动轴承故障诊断

来源 :机械传动 | 被引量 : 0次 | 上传用户：c1b2n3

【摘要】

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径向基函数(RBF)神经网络是一种三层前馈型非线性神经网络,它具有较强的函数逼近能力和分类能力.根据径向基函数神经网络的优点,在对滚动轴承正常和故障振动信号特征分析的基

【作者】

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陆爽侯跃谦田野

【机构】

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长春大学机械工程学院,长春工业大学机电工程学院

【出处】

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机械传动

【发表日期】

：

2004年5期

【关键词】

：

诊断正常径向基神经网络 AR模型径向基函数神经网络方法验证函数逼近能力 RBF 分类能力 Rolling bearing Vibration sig

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径向基函数(RBF)神经网络是一种三层前馈型非线性神经网络,它具有较强的函数逼近能力和分类能力.根据径向基函数神经网络的优点,在对滚动轴承正常和故障振动信号特征分析的基础上,提出了采用时间序列方法对其建立AR模型,利用AR模型特征参数建立径向基函数神经网络,并用该网络对滚动轴承的故障信号进行了诊断.理论和试验证明了该方法的有效性,且具有较高的诊断精度.

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