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滚动轴承广泛是应用于各类机械设备的旋转部件,同时也是导致机器故障频繁发生的重要原因。论文对现有滚动轴承故障模式识别方法进行了系统梳理,从神经网络、聚类分析和支持向量机三个方面总结了各种方法的特点。结果表明支持向量机表现得最为先进,可作为智能故障诊断的重点研究方向。
滚动轴承故障模式识别方法研究现状分析
【摘 要】
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滚动轴承广泛是应用于各类机械设备的旋转部件,同时也是导致机器故障频繁发生的重要原因。论文对现有滚动轴承故障模式识别方法进行了系统梳理,从神经网络、聚类分析和支持向
【机 构】
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陆军军事交通学院研究生队,陆军军事交通学院军用车辆工程系
【出 处】
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内燃机与配件
【发表日期】
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2018年23期
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