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基于概率神经网络的滚动轴承故障诊断 总被引:1,自引:0,他引:1
针对滚动轴承故障征兆与故障模式映射的复杂性,以及BP网络容易陷入局部极小、收敛速度慢等缺点,提出了基于概率神经网络(PNN)的滚动轴承故障诊断方法。采用11个时域统计特征作为样本特征,利用PNN实现样本分类,并与反向传播(BP)网络进行滚动轴承故障诊断的方法进行了对比。结果表明,PNN网络可以实现滚动轴承不同类型的故障识别,其分类结果比BP网络具有更高的准确性,并在避免局部极小和节约训练时间方面有较好的实用性。 相似文献
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