BP神经网络滚动轴承故障诊断研究
时间: 2023-09-15 15:16:29 浏览: 85
论文研究-基于BP神经网络的滚动轴承故障诊断方法 .pdf
BP神经网络在滚动轴承故障诊断方面的研究比较广泛。一般来说,BP神经网络会被用来训练一个分类器,以便可以将轴承的工作状态分为正常和故障两类。BP神经网络的输入通常是由各种传感器测量的振动信号,而输出则是轴承的工作状态。
在BP神经网络的训练过程中,需要对输入数据进行预处理,以便提取出最具有代表性的特征。一个常用的特征提取方法是小波分解,可以使用wpdec函数进行实现。
通过将wpdec函数与BP神经网络结合使用,可以有效地提高故障诊断的准确性和可靠性。研究表明,这种方法相对于传统的故障诊断方法具有更好的性能和稳定性。
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