【摘 要】
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为了解决机械设备中早期故障和复合故障识别的难题，提高故障诊断的准确率，利用经验模式分解（Empirical mode decomposition，EMD）、改进的距离评估技术、自适应神经模糊推理系统（Ada
【机 构】
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西安交通大学机械工程学院,西安交通大学机械制造系统工程国家重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金重点(50335030);国家高技术研究发展计划(863计划，2006AA042430);国家重点基础研究发展计划(973计划，2005CB724100)资助项目
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为了解决机械设备中早期故障和复合故障识别的难题，提高故障诊断的准确率，利用经验模式分解（Empirical mode decomposition，EMD）、改进的距离评估技术、自适应神经模糊推理系统（Adaptive neuro-fuzzy inference system，ANFIS）和遗传算法（Genetic algorithm，GA）等技术，提出一种综合运用多征兆域特征集和多个分类器的混合智能诊断模型。该模型在特征提取之前，利用滤波、EMD、解调等预处理技术挖掘潜藏在动态信号中的故障信息；从原始振动
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