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基于AIC优化RBF网络的机床主轴轴承磨损状态分析
简介
摘要∶利用赤迟信息准则（AIC）确定RBF神经网络的隐含层节点数和中心，建立基于该神经网络的机床磨损状态分析模型，并利用实验获取的振动信号来判断机床主轴轴承磨损状况。实验及仿真结果表明∶基于AIC的RBF网络技术的分析方法在机床磨损状态分析中是有效可行的，对单一磨损状态的正确识别率达到了97.5%，对其他复杂机械的振动分析同样具有参考价值。
摘要∶利用赤迟信息准则（AIC）确定RBF神经网络的隐含层节点数和中心，建立基于该神经网络的机床磨损状态分析模型，并利用实验获取的振动信号来判断机床主轴轴承磨损状况。实验及仿真结果表明∶基于AIC的RBF网络技术的分析方法在机床磨损状态分析中是有效可行的，对单一磨损状态的正确识别率达到了97.5%，对其他复杂机械的振动分析同样具有参考价值。
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