【摘 要】
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为了有效提取滚动轴承振动信号的故障特征和提高分类识别精度,提出了一种基于冗余二代小波包变换-局部特征尺度分解（redundant second generation wavelet packet transform-l
【机 构】
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北京交通大学电气工程学院,中国兵器工业导航与控制研究所,华北电力大学新能源电力系统国家重点试验室
【基金项目】
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新能源电力系统国家重点试验室资助项目(LAPS15019);国家自然科学基金资助项目(51575140);中央高校基本科研业务费专项基金资助项目(2014JBZ017)
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为了有效提取滚动轴承振动信号的故障特征和提高分类识别精度,提出了一种基于冗余二代小波包变换-局部特征尺度分解（redundant second generation wavelet packet transform-local characteristic scale decomposition,简称RSGWPT-LCD）和极限学习机（extreme learning machine,简称ELM）相结合的故障特征提取和分类识别方法。首先,利用希尔伯特变换对原始振动信号进行处理,得到包络信号;其次,基于双层
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