滚动轴承故障的准确诊断是保障旋转类设备安全稳定运行的关键。为提升轴承故障诊断的准确性，提出一种基于自组织映射神经网络的故障诊断方法。首先，分别提取轴承运行过程中产生的振动信号时域特征和频域特征；然后，利用SOM具有的自组织特性，将特征向量输入SOM网络进行无导师自学习，以构建可视化的故障诊断模型。试验分析表明，该方法可实现对轴承不同故障类型的有效诊断，具有较好的应用前景。
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