【摘 要】
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对一种滚动轴承的智能故障诊断方法进行了研究,包括对偶树复小波变换（DT-CWT）特征提取、用粗糙集理论进行数据约简和神经网络进行模式识别。利用DT-CWT的平移不变性、粗糙集的
【机 构】
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北京物资学院物流学院,井冈山大学机电学院
【基金项目】
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2012年度北京市委组织部优秀人才培养资助个人项目D类（2012D005009000002）, 北京物资学院青年基金项目（2012XJQN014）
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对一种滚动轴承的智能故障诊断方法进行了研究,包括对偶树复小波变换（DT-CWT）特征提取、用粗糙集理论进行数据约简和神经网络进行模式识别。利用DT-CWT的平移不变性、粗糙集的数据约简以及神经网络的自动识别功能,达到尽量减少人工诊断的效果。理论和实际信号的研究表明：该智能诊断过程能初步达到在线自动诊断的目的。
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