【摘 要】
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将安全域的思想引入滚动轴承的状态监测中，综合利用经验模式分解（EMD）、主成分分析（PCA）和最小二乘支持向量机（LSSVM），进行了滚动轴承运行状态的安全域估计以及正常和各种故障状态的
【机 构】
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北京交通大学交通运输学院,南京理工大学自动化学院
【基金项目】
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863计划（2011AA110501）,国家科技支撑计划（2011BAG01805）和国家重点实验室自主课题（RCS2010ZZ002）资助项目.
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将安全域的思想引入滚动轴承的状态监测中，综合利用经验模式分解（EMD）、主成分分析（PCA）和最小二乘支持向量机（LSSVM），进行了滚动轴承运行状态的安全域估计以及正常和各种故障状态的辨识。首先，按一定的时间间隔将采集的振动数据分段，每段数据进行EMD后获得各本征模函数（IMF）分量；其次，基于各段数据的本征模函数分量，利用主成分分析方法提取出每段数据的T2统计量和平方预估误差（SPE）统计量控制限值作为滚动轴承的状态特征量；最后，利用二分类的LSSVM进行滚动轴承运行状态的安全域估计，利用多分类的LS
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