基于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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摘要：径向基函数(RBF)神经网络是一种3层前馈性神经网络,它具有较强的函数逼近能力和分类能力.鉴于径向基函数神经网络的优点,在对滚动轴承振动信号特征分析的基础上,提出了采用时序方法对其建立AR模型,利用AR模型参数建立径向基函数神经网络,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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关键词：神经网络 滚动轴承 神经网 AR模型 学术交流 滚动轴承 振动信号 AR模型 RBF神经网络 模式识别