《表1 部分测试结果对比》

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《基于希尔伯特-黄变换和神经网络的滚动轴承故障诊断》

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表1列出了两种神经网络对测试样本的部分输出结果以及分类正确率，以0.9为标准来判断故障类型是否识别正确。当实际输出大于等于0.9时，将其判断为识别正确，反之记为识别错误。从表中看出LM-BP神经网络的诊断精度更高。可见基于HHT和LM-BP网络的诊断方法在滚动轴承的故障诊断中具有明显的效果。