基于PCA和径向基函数神经网络的滚动轴承故障模式的识别

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根据径向基函数神经网络的优点,在对滚动轴承振动信号故障特征分析的基础上,提出一种应用主矢量分析(PCA)将高维相关变量转化为低维独立变量,利用其特征值建立径向基函数神经网络的方法,并用该网络对滚动轴承的故障模式进行了识别.理论和试验证明了该方法的有效性,且具有较高的识别精度.
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