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针对机械故障信号经常是多种故障信号的混合，给正确的故障识别造成很大困难的实际情况，提出基于神经网络非线性主分量分析的机构故障信号分离方法。阐述了故障信息的分离与主分量分析的关系。并将二者统一起来，从理论上证明应用主分量分析方法进行故障分离的有效性；介绍神经网络非线性分离，取得令人满意的结果。
机械故障信号的分离
【摘 要】
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针对机械故障信号经常是多种故障信号的混合，给正确的故障识别造成很大困难的实际情况，提出基于神经网络非线性主分量分析的机构故障信号分离方法。阐述了故障信息的分离与主分
【机 构】
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西安交通大学诊断与控制学研究所
【出 处】
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中国机械工程
【发表日期】
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1995年2期
【基金项目】
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国家“八五”重点科技攻关项目
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