基于神经网络的轴承故障诊断技术研究

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机械设备在航空航天、交通运输、经济生产、冶金化工等各个工业和生产领域中得到广泛应用。滚动轴承是机械设备中最重要的零件之一,却也是故障高发、易引起设备运行不稳定的因素。一旦发生故障,将带来严重的影响和危害。如何保持其健康状态、以及出现故障后能被及时检测和维修,都是非常重要的问题。因此,对滚动轴承的故障检测和诊断是一个具有重要意义的研究方向。本文以滚动轴承在正常状态与三种非正常状态(内圈故障状态、滚动体故障状态和外圈故障状态)下运行时的振动信号数据进行实验分析,通过小波变换、希尔伯特-黄变换等方法提取信
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