【摘 要】
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针对早期微弱故障信号易受噪声干扰、难以提取和识别的问题,提出一种基于变分模态分解(variational mode decomposition,简称VMD)多尺度散布熵(multiscale dispersion entrop
【机 构】
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太原理工大学新型传感器与智能控制教育部重点实验室,太原理工大学新型传感器与智能控制山西省重点实验室,太原理工大学机械工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51675364)
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针对早期微弱故障信号易受噪声干扰、难以提取和识别的问题,提出一种基于变分模态分解(variational mode decomposition,简称VMD)多尺度散布熵(multiscale dispersion entropy,简称MDE)和极限学习机(extreme learning machine,简称ELM)的柱塞泵微弱故障诊断方法。首先,采集各状态的振动信号进行VMD分解,得到若干模态分量,根据各模态分量Hilbert包络谱中特征频率能量贡献率大小,提出以归一化特征能量占比(feature en
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