《表4 不同方法在电机轴承故障模式识别上的准确率对比》

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《基于EMD及改进PSO＿BP的电机轴承故障诊断》

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将表3中的特征参数输入到改进的PSO＿BP算法中，为了确保本方法更加合理、避免偶然性，在3个数据集合当中，分别不重样且任意选取各个载荷条件下的样本的1200个数据作为训练集，剩下的400个数据作为测试集。为了验证所提方法的轴承故障模式识别的准确率，与其他方法的识别准确率进行对比，其中RBF为径向基神经网络，GA为遗传优化算法，对比结果如表4所示。