【摘 要】
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针对列车滚动轴承振动信号的非高斯、非平稳性特征，提出一种基于集合经验模式分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition，EEMD)和径向基函数神经网络(Radial Basis Function
【机 构】
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广西大学机械工程学院,南宁轨道交通集团有限公司
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针对列车滚动轴承振动信号的非高斯、非平稳性特征，提出一种基于集合经验模式分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition，EEMD)和径向基函数神经网络(Radial Basis Function Neural Network,RBFNN)相结合的滚动轴承故障诊断方法，利用EEMD方法对振动信号进行分解，得到前8个本征模态函数(Intrinsic Mode Functions，IMF)分量，将归一后的IMF能量特征向量作为RBF神经网络的输入向量构建故障诊断模型，从而实现滚
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