【摘 要】
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针对滚动轴承聚类故障诊断需要事先确定聚类数目问题,提出了一种基于总体均值经验模式分解（EEMD）样本熵（SE）的相似近邻传播（AP）聚类故障诊断模型,该模型首先用EEMD方法将滚动轴承振
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61201168)
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针对滚动轴承聚类故障诊断需要事先确定聚类数目问题,提出了一种基于总体均值经验模式分解（EEMD）样本熵（SE）的相似近邻传播（AP）聚类故障诊断模型,该模型首先用EEMD方法将滚动轴承振动信号分解为一系列的内禀模式函数（IMFs）,其次使用相关系数法确定IMF个数,然后使用SE计算其熵值,最后选择第1~3个IMF-SE值作为AP聚类算法的输入。实验结果表明：在没有预先划分聚类数目的情况下,AP聚类方法对滚动轴承的故障诊断效果较好。
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