研究内容：
基于改进型的节点重构小波包频带能量谱结合概率神经网络（PNN）的轴承联合故障诊断研究旨在开发一种有效的方法来识别轴承故障。该方法结合了节点重构小波包频带能量谱和PNN模型，以提高轴承故障诊断的准确性和可靠性。
研究路线：
文献综述：对相关领域的文献进行综述，了解已有的轴承故障诊断方法和技术，并分析其局限性和改进空间。
数据采集和准备：收集轴承振动数据，并进行预处理和特征提取，包括小波包分解、节点重构和频带能量谱计算。
PNN模型设计与训练：设计PNN模型的网络结构，并使用准备好的数据集对模型进行训练和优化，以实现准确的轴承故障分类。
联合故障诊断方法的构建：将节点重构小波包频带能量谱特征与PNN模型相结合，构建联合故障诊断方法，以提高故障诊断的性能和鲁棒性。
实验评估与结果分析：使用实际的轴承数据集对所提出的方法进行评估，并进行结果分析，比较其与其他方法的性能差异。
研究方法：
小波包分解：使用小波包分解将轴承振动信号分解为不同频段的子信号，以获取更具辨别能力的特征。
节点重构：在小波包分解的基础上，进行节点重构操作来提取子信号的能量特征，以捕捉轴承故障的频谱信息。
频带能量谱计算：对节点重构得到的子信号计算频带能量谱，将能量分布转化为特征向量，用于故障分类任务。
PNN模型：设计和训练概率神经网络模型，利用训练数据集进行模型优化和参数调整，以实现准确的轴承故障分类。
联合故障诊断方法：将节点重构小波包频带能量谱特征与PNN模型相结合，构建联合故障诊断方法，提高故障诊断准确性。
技术路线&#
