【摘 要】
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滚动轴承作为旋转设备的重要组成部分,在各领域有着广泛的应用。在风力发电机组中,滚动轴承作为较易损坏的部件之一,其故障会导致风力发电机组整机工作异常。为了及时发现滚
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滚动轴承作为旋转设备的重要组成部分,在各领域有着广泛的应用。在风力发电机组中,滚动轴承作为较易损坏的部件之一,其故障会导致风力发电机组整机工作异常。为了及时发现滚动轴承的缺陷和损伤,提出了一种基于小波和改进粒子群优化径向基函数(PSO-RBF)神经网络的滚动轴承故障诊断方法。对原始振动信号进行小波降噪、小波包分解,然后进行相空间重构,提取特征向量。利用特征向量作为输入,相对应的轴承状态作为输出,进行改进PSO-RBF神经网络的训练,得到神经网络故障诊断模型。对于待诊断的滚动轴承信号,对其进行处理后,输入到
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