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基于时频特性和PCA-RBF神经网络的齿轮箱故障诊断

马彦斌 唐志生

机电信息Issue(30)：46-47,2.
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机电信息Issue(30)：46-47,2.

基于时频特性和PCA-RBF神经网络的齿轮箱故障诊断

马彦斌 1唐志生1

作者信息

  • 1. 常州市国茂立德传动设备有限公司,江苏常州213164
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摘要

关键词

齿轮箱/时频特性/主成分分析法/RBF神经网络/故障诊断

引用本文复制引用

马彦斌,唐志生..基于时频特性和PCA-RBF神经网络的齿轮箱故障诊断[J].机电信息,2016,(30):46-47,2.

机电信息

1671-0797

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