【摘 要】
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针对单一的信号处理诊断方法难以实现滚动轴承故障准确诊断的局限性，提出一种基于小波包能量神经网络相融合的滚动轴承诊断方法。搭建MPS．ICP滚动轴承振动信号的数据采集平台，利
【基金项目】
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宁德市科技计划项目(20110112);福建省教育厅A类科技项目(JA12348);宁德师范学院服务海西建设项目(2012H408);宁德师范学院“服务宁德区域经济和产业发展”专项课题(2013F26)资助~~
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针对单一的信号处理诊断方法难以实现滚动轴承故障准确诊断的局限性，提出一种基于小波包能量神经网络相融合的滚动轴承诊断方法。搭建MPS．ICP滚动轴承振动信号的数据采集平台，利用小波包变换对滚动轴承内环、外环及滚动体的故障信号进行去噪、分解与重构，有效提取不同故障下各频段能量的故障特征。将提取的能量故障特征分别输入至建立的BP、RBF和Elman神经网络的诊断系统中，实验分析表明，三种神经网络都能较好的诊断电机滚动轴承的故障类型，且与实际滚动轴承的故障类型较吻合，但就诊断误差和时间综合而言，BP神经网络诊断系
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