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基于神经网络的滚动轴承故障监测  
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【英文篇名】 Fault Diagnosis of Rolling Bearing Based on Nerve Net Work
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【作者】 陈向东; 赵登峰; 王国强; 许纯新;
【英文作者】 CHEN Xiang-dong; ZHAO Deng-feng; WANG Guo-qiang; XU Chun-xin (JiLin University; Changchun 130025; China);
【作者单位】 吉林大学; 吉林大学 吉林长春; 吉林长春;
【文献出处】 轴承 , Bearing, 编辑部邮箱 2003年 02期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 振动; 神经网络; 故障监测;
【英文关键词】 rolling bearing; neural network:fault diagnosis;
【摘要】 通过对滚动轴承振动信号的分析处理 ,提取反映轴承运行状态的特征参数组成特征向量 ,利用神经网络的函数逼近和记忆能力 ,实现滚动轴承运行状态的故障监测
【英文摘要】 By analyzing and processing of the vibration signals of the rolling bearing, the characteritic parameters which represent operating state of the rolling bearing are extracted to construct characteristic vector, the fault diagnosis of the rolling bearing in operating state is realized by using function approach and memory capacity of the neural network.
【分类号】 TP183
【正文快照】 1 引言滚动轴承是各种旋转机械中应用最广泛的基础件 ,其运行状态是否正常直接影响到整机的性能。一般根据监视与诊断所采用的状态变量把滚动轴承工况监视与故障诊断分为温度法、油样分析法和振动法[1 ] 。温度法通过监测轴承座或箱体处的温度来判断轴承的工作状态。油样分析?

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