【摘 要】
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针对滚动轴承信号的不规则特性,致使信号故障特征难提取及难以辨识的问题,为实现滚动轴承故障的智能诊断,提出基于VMD排列熵与分层极限学习机的滚动轴承故障诊断方法。首先将
【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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针对滚动轴承信号的不规则特性,致使信号故障特征难提取及难以辨识的问题,为实现滚动轴承故障的智能诊断,提出基于VMD排列熵与分层极限学习机的滚动轴承故障诊断方法。首先将测得振动信号进行变分模态分解（Variational Mode Decomposition,VMD）,利用排列熵进一步提取各模态特征组成高维特征向量集;其次利用自动编码器（Automatic Encoder,AE）对极限学习机的隐含层进行分层,且使隐含层节点的输入权值和阈值满足正交条件;最后将构建的特征向量作为H-ELM算法的输入,通过训练建
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