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针对滚动轴承的故障,提出一种基于核主元分析、粗糙集和BP神经网络相结合的智能诊断方法.采用混合核函数的核主元分析和粗糙集优化,作为BP神经网络输入的时、频域特征参数,输出轴承的故障类型.结果表明,该方法可有效提高神经网络的收敛速度及轴承故障识别的准确度.
基于KPCA-RS的滚动轴承故障诊断
【摘 要】
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针对滚动轴承的故障,提出一种基于核主元分析、粗糙集和BP神经网络相结合的智能诊断方法.采用混合核函数的核主元分析和粗糙集优化,作为BP神经网络输入的时、频域特征参数,输
【机 构】
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北京化工大学信息科学与技术学院,北京 100029
【出 处】
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第十五届中国科协年会
【发表日期】
：
2013年期
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