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城乡结合部小学家校合作现状及改善策略 ——以郑州市X小学为例
【出 处】
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华中师范大学
【发表日期】
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2021年01期
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针对风机轴承振动信号故障特征提取困难的问题,提出了一种基于多尺度模糊熵（MFE）特征提取,并结合乌燕鸥优化算法（STOA）优化支持向量机（SVM）的风机轴承故障诊断方法。首先采集原始振动信号并计算其多层次模糊熵,其次构造故障特征向量集合作为SVM的输入,最后采用STOA优化SVM对轴承故障进行分类诊断。通过凯斯西储大学轴承振动数据进行仿真,结果显示轴承故障诊断准确率达到了99.3%,证明了所提方法
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