基于概率神經網絡的滾動軸承故障診斷

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基于神經網絡技術的故障診斷可以看成是模式識別問題，它通過一系列過程參量進行監測，然后用神經網絡實現從征兆空間到故障空間的映射以進行故障診斷。在設備故障診斷中，故障征兆與故障模式并不是簡單的一一對應的關系，其構成的故障特征空間比較復雜，常常不是線性可分的，有時甚至是完全不可分的。學習機器中神經網絡能夠映射任意復雜的非線性關系，具有自學習、自組織、自適應等特性，并且具有極強的容錯和聯想能力、較快的計算速度，所以神經網絡被廣泛用于機械故障診斷識別中。