【摘 要】
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针对极限学习机（Extreme Learning Machine,ELM）隐含层节点数需要人为设定,致使滚动轴承故障分类模型精度低、稳定性差,提出基于排列熵（Permutation Entropy,PE）与核极限学习机（Ke
【基金项目】
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国家自然科学基金（51565046）,内蒙古自然科学基金（2015MS0512）,内蒙古科技大学创新基金（2015QDL12）
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针对极限学习机（Extreme Learning Machine,ELM）隐含层节点数需要人为设定,致使滚动轴承故障分类模型精度低、稳定性差,提出基于排列熵（Permutation Entropy,PE）与核极限学习机（Kernel Extreme Learning Machine,K-ELM）的滚动轴承故障诊断方法。首先,将测得信号经集合经验模态分解（Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD）处理后得到一系列IMF本征模态函数,并提取各分量的排列熵PE值组成高
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