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提出一种基于小波熵和自适应神经模糊推理系统（ANFIS）的滚动轴承故障诊断方法。对原始振动信号进行小波包分解,提取小波熵特征,然后用ANFIS作为分类器进行故障模式识别。比较人工神经网络（ANN）与ANFIS的故障诊断效果。结果表明,该算法诊断准确率高于神经网络。
基于小波熵和ANFIS的轴承故障诊断方法
【摘 要】
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提出一种基于小波熵和自适应神经模糊推理系统（ANFIS）的滚动轴承故障诊断方法。对原始振动信号进行小波包分解,提取小波熵特征,然后用ANFIS作为分类器进行故障模式识别。比较人
【机 构】
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山东理工大学机械工程学院,山东理工大学电气与电子工程学院
【出 处】
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机床与液压
【发表日期】
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2010年11期
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