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提出了基于粒子群优化算法(PSO)优化Elman神经网络的滚动轴承故障诊断模型，采用具有动态递归特性的Elman神经网络代替常用的前向传播神经网络BP神经网络，可以增强滚动轴承故障诊断模型的联想和泛化能力。采用粒子群优化算法对Elman神经网络进行学习训练，可充分利用粒子群优化算法的全局寻优性能，克服常规学习算法易于陷入局部最优解、收敛速度慢、变成复杂等缺陷。通过采用不同方法的比较，证实了所提出方法的有效性。