【摘 要】
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为了提高滚动轴承故障诊断的准确性和适应性,文中提出快速独立成分分析（fast independent component analysis,FICA）和概率神经网络（probabilistic neural network,PNN）相结合的
【机 构】
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南昌航空大学工程训练中心,华东交通大学电子与电气工程学院,合肥工业大学电气与自动化工程学院
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为了提高滚动轴承故障诊断的准确性和适应性,文中提出快速独立成分分析（fast independent component analysis,FICA）和概率神经网络（probabilistic neural network,PNN）相结合的滚动轴承故障识别方法。首先,针对滚动轴承的故障振动信号非高斯特点,利用FICA算法提取出滚动轴承振动信号特征;其次,为了提高概率神经网络分类的适应性,采用正交最小二乘算法训练概率神经网络结构,基因算法优化概率神经网络参数。实验表明,该集合型FICA-OPNN故障诊断方法
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