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基于小波分析获取轴承故障频率，并以该频率为中心点向前2．5Hz和向后2．5Hz的频带变化作为滚动轴承的特征值。通过归一化处理，将轴承内圈、外圈和滚动体的故障频带的能量作为故障特征参量，建立起故障频带能量与滚动轴承状态的映射关系，进而应用神经网络进行故障诊断．有效提高了轴承故障诊断的精确度
滚动轴承的故障特征提取技术与方法研究
【摘 要】
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基于小波分析获取轴承故障频率，并以该频率为中心点向前2．5Hz和向后2．5Hz的频带变化作为滚动轴承的特征值。通过归一化处理，将轴承内圈、外圈和滚动体的故障频带的能量作为故障特
【机 构】
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青岛理工大学
【出 处】
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煤矿机械
【发表日期】
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2010年4期
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