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神經網絡的組織結構是由求解問題的領域特征決定的。由于故障診斷系統的復雜性，將神經網絡應用于障診斷系統的設計中，將是大規模神經網絡的組織和學習問題。為了減少工作的復雜性，減少網絡的學習時間，本文將故障診斷知識集合分解為幾個邏輯上獨立的子集合，每個子集合再分解為若干規則子集，然后根據規則子集來組織網絡。每個規則子集是一個邏輯上獨立的子網絡的映射，規則子集間的聯系，通過子網絡的權系矩陣表示。各個子網絡獨立地運用BP學習算法分別進行學習訓練。由于分解后的子網絡比原來的網絡規模小得多且問題局部化了，從而使訓練時間大為減少。利用集成BP網絡進行液壓泵軸承故障診斷的信息處理能力源于神經元的非線性機理特性和BP算法。以達到對功率譜進行平滑從而突出故障信息。定義信號：為最佳包絡。倒譜包絡模型實質是對從傳感器獲得的信號進行倒頻譜分析，然后對其倒頻譜信號進行包絡提取，從而雙重性地突出了故障信息，為信噪比小的故障特征的提取提供了依據。 宜賓NSK軸承，就選凡一商城。