| 基于PCA和径向基函数神经网络的滚动轴承故障模式的识别 |
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| 引用本文： | 陆爽,侯跃谦.基于PCA和径向基函数神经网络的滚动轴承故障模式的识别[J].机床与液压,2005(3):185-188. |
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| 作者姓名： | 陆爽 侯跃谦 |
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| 作者单位： | 长春大学机械工程学院,长春,130025 |
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| 基金项目： | 吉林省教育委员会基金项目(吉教合字99第10号) |
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| 摘 要： | 根据径向基函数神经网络的优点，在对滚动轴承振动信号故障特征分析的基础上，提出一种应用主矢量分析(PCA)将高维相关变量转化为低维独立变量，利用其特征值建立径向基函数神经网络的方法，并用该网络对滚动轴承的故障模式进行了识别。理论和试验证明了该方法的有效性，且具有较高的识别精度。
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| 关 键 词： | 滚动轴承 振动信号 PCA RBF神经网络 模式识别 |
| 文章编号： | 1001-3881(2005)3-185-4 |
| 修稿时间： | 2003年12月29 |
Fault Pattern Recognition of Rolling Bearing Based on Principal Components Analysis and Radial Basis Function Neural Networks |
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| LU Shuang,HOU Yue-qian.Fault Pattern Recognition of Rolling Bearing Based on Principal Components Analysis and Radial Basis Function Neural Networks[J].Machine Tool & Hydraulics,2005(3):185-188. |
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| Authors: | LU Shuang HOU Yue-qian |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Rolling bearing Vibration signal PCA RBF neural networks Pattern recognition |
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