基于最大期望和势能函数的滚动轴承故障识别算法研究

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轴承故障识别已经引起人们相当大的关注。据统计,70%以上的故障都是以振动形式表现出来。因此,本文选择振动信号进行故障特征提取。因其诊断模式与特征向量之间是非常复杂的非线性关系,因此选用振动信号的时域、频域统计特征特征参数集体反应故障特征,并选择有效的非线性分类算法进行了故障识别。在故障诊断中重要的两个环节是故障特征选择和分类器的选择。本文对故障信号进行小波分析,计算降噪后信号的时域和频域统计特征,得到了故障原始特征向量。然而,在进行故障识别时,尽管不同特征能够从不同方面来识别故障,但是他们对
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