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本文結(jié)合語音識別中運(yùn)用較廣的美爾頻率倒譜系數(shù)(MFCC)和線形預(yù)測倒譜系數(shù)(LPCC)作為滾動軸承音頻信號的特征參數(shù),并使用具有強(qiáng)學(xué)習(xí)能力的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法進(jìn)行故障診斷,最后依靠Dempster-Shafrg (D-S)證據(jù)理論進(jìn)行分析得出可信度高的判定結(jié)果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法在滾動軸承的音頻信號故障診斷中有效可行。在積累足夠量的樣本數(shù)后,可望建立相應(yīng)的專家?guī)?實(shí)現(xiàn)軸承故障的快速智能診斷。
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