【摘 要】
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针对传统功率谱信号源不足以及BP神经网络收敛速度慢且容易陷入局部极小等问题，提出矢功率谱和蚁群神经网络相结合的故障诊断方法，该方法是：提取矢功率谱的8个频段能量特征，并输
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针对传统功率谱信号源不足以及BP神经网络收敛速度慢且容易陷入局部极小等问题，提出矢功率谱和蚁群神经网络相结合的故障诊断方法，该方法是：提取矢功率谱的8个频段能量特征，并输入到蚁群神经网络分类器进行故障识别，通过实际训练结果和实验结果对比可知，蚁群神经网络能有效地提高收敛速度，网络迭代次数明显改善，故障识别率提高，将蚁群神经网络应用于机械故障诊断是有效的。
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