【摘 要】
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针对滚动轴承故障信号具有明显的非线性和非平稳特征,提出一种基于最优广义S变换和脉冲耦合神经网络（PCNN）的故障特征提取方法。首先采用基于时频聚集性最优化的广义S变换获取
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（E51205405,51305454）
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针对滚动轴承故障信号具有明显的非线性和非平稳特征,提出一种基于最优广义S变换和脉冲耦合神经网络（PCNN）的故障特征提取方法。首先采用基于时频聚集性最优化的广义S变换获取轴承故障信号的时频表示,然后利用脉冲耦合神经网络对最优广义S变换时频图进行二值分解,提取二值图像的捕获比序列用于表达故障信号的故障特征。对滚动轴承4种状态信号进行分析,验证方法的有效性。结果表明该方法能够提取出更加有效的轴承故障特征参数,有利于提高轴承故障诊断的精度。
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