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公开(公告)号：CN103512751A
公开(公告)日：2014-01-15
申请号：CN201310278309.2
申请日：2013-07-03
Applicant: 辽宁大学
Abstract: 一种基于概率神经网络的轴承健康状态识别方法，步骤如下：1）采集原始信号；2）选择和评估参数：运用统计学原理计算震动信号产生的特征集，选取的统计特征，评估选取参数对已知数据分配的能力。3）构造概率神经网络模型；4）将输入参数输入概率神经网络进行状态识别。本发明将轴承的运行状态分为正常，亚健康和故障三种状态，采用概率神经网络（PNN）对轴承的健康状态进行估计，使用样本熵等作为概率神经网络（PNN）的输入特征参数，评估数据的分布能力，通过与传统轴承状态的正常-故障模型进行实验对比，并给出了轴承健康状态的识别结果。
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