【摘 要】
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机械故障诊断旨在发现潜在的故障,而机械在工作中会发生振动,且大量的振动信号都是非平稳信号,对实际测得的振动信号可以提取各种参数和应用这些参数进行状态监测和故障诊断,因此,对振动信号采用数字信号分析方法进行研究成为主要的方向。在机械出现故障时,振动信号的非线性、非平稳的状态反映了振动信号的特征参数是不一样的,而且特征间会存在相关性与冗余性,这样会降低分类器的泛化能力和识别精度。检测故障中特征参数与分
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机械故障诊断旨在发现潜在的故障,而机械在工作中会发生振动,且大量的振动信号都是非平稳信号,对实际测得的振动信号可以提取各种参数和应用这些参数进行状态监测和故障诊断,因此,对振动信号采用数字信号分析方法进行研究成为主要的方向。在机械出现故障时,振动信号的非线性、非平稳的状态反映了振动信号的特征参数是不一样的,而且特征间会存在相关性与冗余性,这样会降低分类器的泛化能力和识别精度。检测故障中特征参数与分类器的合理选择具有重要的意义。基于上述研究背景,文章主要研究了以下内容:1.用局域均值分
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