【摘 要】
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将梅尔倒谱和系数（MFCCS）与改进的基于变量预测模型的模式识别算法（VPMCD）相结合,提出了一种滚动轴承故障的诊断方法。将语音信号识别中最常用的特征参数梅尔倒谱系数（MFCC）应用到
【机 构】
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北京化工大学信息科学与技术学院,北京化工大学机电工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（51375037,51135001）
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将梅尔倒谱和系数（MFCCS）与改进的基于变量预测模型的模式识别算法（VPMCD）相结合,提出了一种滚动轴承故障的诊断方法。将语音信号识别中最常用的特征参数梅尔倒谱系数（MFCC）应用到轴承故障诊断领域,提出了适用于滚动轴承故障识别的特征参数梅尔倒谱和系数。同时,采用主成分分析（PCA）方法来解决VPMCD方法中求解得到的预测模型方程系数与理想系数存在偏差的问题。然后,使用改进的VPMCD算法对特征参数进行训练,再利用预测模型对待诊断样本数据进行模式识别和诊断,并用实验室模拟试验台的数据,对该方法进行了验
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