【摘 要】
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针对单通道条件下旋转机械复合故障信号分离和故障类别诊断难以有效实现的问题,采用总体经验模态分解（ensemble empirical mode decomposition,EEMD）方法构建虚拟多通道和线性
【机 构】
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重庆大学光电技术及系统教育部重点实验室
【基金项目】
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中央高校基本科研业务费资助项目（1061120131207,12120001）, 重庆市研究生科研创新项目（CYS14028）
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针对单通道条件下旋转机械复合故障信号分离和故障类别诊断难以有效实现的问题,采用总体经验模态分解（ensemble empirical mode decomposition,EEMD）方法构建虚拟多通道和线性局部切空间排列（linear local tangent space alignment,LLTSA）维数约减方法解决单通道盲源分离的欠定问题,并通过完备字典训练和稀疏分解提取故障信号稀疏特征,最后利用支持向量机对该诊断方法进行分类评估,并将其运用在滚动轴承故障诊断实验中,实现了单通道旋转机械复合故障信
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