【摘 要】
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针对滚动轴承故障振动信号的多载波多调制特性 ,提出一种基于局域均值分解（local mean decomposition ,简称LMD）能量特征的特征向量提取方法 ,并与支持向量机相结合用于滚动轴
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51075292,51475318);山西省科技重大专项资助项目(20111101040)
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针对滚动轴承故障振动信号的多载波多调制特性 ,提出一种基于局域均值分解（local mean decomposition ,简称LMD）能量特征的特征向量提取方法 ,并与支持向量机相结合用于滚动轴承的故障诊断.首先 ,采用LMD方法将复杂调制振动信号分解为若干单分量信号乘积函数（production function ,简称PF）;然后 ,对反映信号主要特征的PF基于时间轴积分 ,得到各PF分量能量矩并构造特征向量 ;最后 ,将其输入多分类支持向量机中 ,用于区分滚动轴承的故障类型与故障程度.对滚动轴承内
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