【摘 要】
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引入经验模态分解（EMD）方法去除故障信号的趋势项,提出EMD-MFDFA（multifractal detrended fluctuation analysis）的多重分形分析方法,并通过仿真分析EMD方法去趋势效果的有效性。
【机 构】
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太原理工大学机械电子工程研究所,太原理工大学新型传感器与智能控制教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51035007);山西省自然科学基金资助项目(2012011046-10)~~
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引入经验模态分解（EMD）方法去除故障信号的趋势项,提出EMD-MFDFA（multifractal detrended fluctuation analysis）的多重分形分析方法,并通过仿真分析EMD方法去趋势效果的有效性。然后将采用EMD-MFDFA方法提取的电机滚动轴承振动信号的多重分形特征向量作为训练集,利用混合遗传算法搜索全局最优的能力优化支持向量机（SVM）模型参数,建立电机滚动轴承的智能诊断模型。最后,通过对电机滚动轴承不同状态的振动信号进行分析。研究结果表明：EMD-MFDFA方法能很好
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