【摘 要】
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针对滚动轴承振动信号较为复杂以及故障状态难以识别的问题,提出基于本征模态函数能量矩和隐半马尔科夫模型（HSMM）相结合的滚动轴承故障诊断的研究方法,首先利用经验模态分解（EM
【基金项目】
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国家高技术研究发展计划(863计划)(2012AA06A406)
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针对滚动轴承振动信号较为复杂以及故障状态难以识别的问题,提出基于本征模态函数能量矩和隐半马尔科夫模型（HSMM）相结合的滚动轴承故障诊断的研究方法,首先利用经验模态分解（EMD）方法具有自适应分解的优点,将振动信号分解成若干本征模态函数（IMF）,然后计算本征模态函数能量矩作为故障特征信息,构造特征向量,建立隐半马尔科夫模型对滚动轴承故障状态进行诊断识别。实验表明,该方法可以有效提取滚动轴承的故障特征信息,对四种滚动轴承状态的识别率在90%以上,实现对滚动轴承故障的精确诊断识别。
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