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随着现代工业规模的不断扩大和系统复杂度的日益提高,电机轴承被越来越多的应用在工业生产中,因此,对电机轴承进行有效精确的故障诊断便成为了一项十分有意义的科研课题。本文在基于数据驱动的基础上,提出基于集合经验模态分解(EEMD)-改进的局部均值分解(ILMD)-改进万有引力搜索算法(IGSA)-增量概率神经网络(IPNN)的电机轴承故障诊断集合方法,以此提高电机轴承故障诊断的精确性。本文全部的试验数据都来自美国凯斯西储大学轴承实验中心。而在工业生产中,由于电机轴承的工作环境往往十分嘈杂,再加上受到其他设