【摘 要】
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针对目前机车滚动轴承故障诊断效率低、速度慢的问题,设计一种基于小波包与粗糙集神经网络的机车走行部滚动轴承故障诊断方法。首先运用小波包分解构造故障特征集,之后运用粗
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针对目前机车滚动轴承故障诊断效率低、速度慢的问题,设计一种基于小波包与粗糙集神经网络的机车走行部滚动轴承故障诊断方法。首先运用小波包分解构造故障特征集,之后运用粗糙集对故障特征集进行降维处理,消除冗余信息,然后将降维后的最小属性集作为Levenberg-Marquardt算法改进的BP神经网络的输入,建立相应的神经网络模型实现故障诊断。测试结果表明,相较于普通BP网络模型,该方法降低了神经网络模型构建的复杂度,提高了故障诊断速度与故障诊断准确率。
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