论文部分内容阅读
针对石化装备中滚动轴承故障诊断中数据的复杂、离散、高维、噪音、冗余和不确定性与不稳定性等问题，利用PCA算法提取预处理后数据的特征向量以及特征值，并达到降维效果，剔除非主成分信息，通过计算数据的贡献率以及神经网络训练处理后的数据对比来实现滚动轴承故障诊断。实验结果表明，该方法能够有效地分辨出轴承的故障类型。