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本文提出一种基于EEMD-Renyi熵和PCA-PNN的滚动轴承故障诊断方法。首先采用改进的集合经验模态分解(EEMD)对振动信号进行分解，提取各分量的Renyi熵作为特征向量。随后通过主成分分析(PCA)进行降维，再利用概率神经网络(PNN)进行分类识别。该方法有效提高了故障诊断的准确率和稳定性，为滚动轴承的智能维护提供了新思路。 文档为pdf格式，0.26MB，总共5页。
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- 基于EEMD-Renyi熵和PCA-PNN的滚动轴承故障诊断 - 第二十二届中国过程控制会议.pdf ...
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