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基于神经网络的滚动轴承故障包络信号的自动识别方法 总被引:3,自引:0,他引:3
介绍了一种基于神经网络的滚动轴承故障包络信号的自动识别方法。将从包络信号的时域和频域信息中提取的反映滚动轴承故障的特征信息作为BP神经网络的输入,用BP算法对该网络进行训练。利用BP神经网络的智能性来实现滚动轴承故障的智能诊断。 相似文献
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高阶精度计算方法的收敛效率是目前CFD重要的研究内容之一。应用多块对接结构网格技术,基于雷诺平均的Navier-Stokes方程(RANS)和五阶空间离散精度的显式加权紧致非线性格式(WCNS-E),针对NLR7301两段翼型和Trap Wing梯形翼两个低速算例,重点研究了BLU-SGS迭代方法应用于WCNS-E高阶精度格式上的收敛效率问题。通过与LU-SGS迭代方法收敛效率和计算结果的比较,研究结果表明:BLU-SGS迭代方法的收敛效率明显优于LU-SGS迭代方法;对于收敛的流场,BLU-SGS迭代方法的计算结果与LU-SGS方法的结果基本相同。 相似文献