【摘 要】
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针对滚动轴承不同运行状态振动信号具有不同复杂性的特点,提出一种新的基于多尺度熵（multiscaleentropy, MSE）和概率神经网络（probabilistic neural networks, PNN）的滚动轴承故
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（51205130、51265010）,江西省教育厅科技项目（GJJ12318）,江西省自然科学基金项目（20132BAB216029）
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针对滚动轴承不同运行状态振动信号具有不同复杂性的特点,提出一种新的基于多尺度熵（multiscaleentropy, MSE）和概率神经网络（probabilistic neural networks, PNN）的滚动轴承故障诊断方法.该方法首先利用MSE方法对滚动轴承振动信号进行特征提取,并将其作为PNN神经网络的输入,再利用PNN自动识别轴承故障类型及故障程度.实验数据包括不同故障类型和不同故障程度样本,结果表明,相比于小波包分解和PNN结合的诊断方法,提出的方法具有更高的诊断精度,能有效实现滚动轴承
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