【摘 要】
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针对滚动轴承故障信号具有非线性、非平稳性特点导致的故障类别难以辨识问题,提出一种基于经验小波变换、多尺度排列熵、GG(Gath-Geva,简称GG)聚类算法相结合的故障诊断方法
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51675253),国家重点研发计划资助项目(2016YFF0203303-04),甘肃省自然科学基金联合资助项目(1610RJZA004).
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针对滚动轴承故障信号具有非线性、非平稳性特点导致的故障类别难以辨识问题,提出一种基于经验小波变换、多尺度排列熵、GG(Gath-Geva,简称GG)聚类算法相结合的故障诊断方法。首先,采用经验小波变换对滚动轴承的原始信号进行分解、得到若干个固有模态分量,初步提取滚动轴承的状态特征值;其次,通过相关性分析选择最优模态分量,并在多个尺度下计算其排列熵值;最后,运用主成分分析对高维熵值特征向量进行可视化降维、并输入到GG聚类算法中,实现对滚动轴承的故障辨识。与其他模式组合方法进行比较的结果表明,本研究提出的故障
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