基于Boosting RBF神经网络的滚动轴承故障诊断
龙仙爱1
杨顺2
夏利民3
1.湖南涉外经济学院计算机系,长沙,410205;中南大学信息科学与工程学院,长沙,4100752.湖南涉外经济学院计算机系,长沙,4102053.中南大学信息科学与工程学院,长沙,410075
摘要：提出了一种新颖的基于RBF神经网络滚动轴承故障诊断方法.以滚动轴承动态信号的能量信息作为特征,RBF神经网络作为分类器进行滚动轴承故障自动分类与诊断.为了进一步提高神经网络的泛化能力和故障诊断的准确性,采用Boosting方法,进行网络集成.对七类滚动轴承进行了实验,结果表明该方法具有很好的故障诊断效果.
关键词：滚动轴承故障诊断小波包分解Boosting方法RBF神经网络
分类号：TP3(计算技术、计算机技术)
资助基金：国家自然科学基金(79816101)
论文发表日期：2006-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 15-18,37 )
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