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通过采集齿轮不同故障状态下的振动信号,并提取其小波包能量和7个时域特征量作为特征值,利用BP神经网络进行建模实现了对齿轮的故障诊断。为了解决特征之间存在冗余信息的问题,提出了利用粗糙集对齿轮的故障特征集进行属性约简,在不降低分类效果的情况下,实现特征集的降维处理,提高了诊断的效率和精度。
基于粗糙集神经网络的齿轮故障诊断
【摘 要】
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通过采集齿轮不同故障状态下的振动信号,并提取其小波包能量和7个时域特征量作为特征值,利用BP神经网络进行建模实现了对齿轮的故障诊断。为了解决特征之间存在冗余信息的问
【机 构】
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高速列车系统集成国家工程实验室（南方）,南车青岛四方机车车辆股份有限公司技术中心
【出 处】
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电子测试
【发表日期】
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2013年4S期
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