【摘 要】
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将时频图像非负矩阵分解算法加以改进,提出时频图像稀疏性非负矩阵分解(SNMF)算法,并将其用于滚动轴承复合故障诊断.滚动轴承复合故障信号的双谱时频图中蕴含了丰富的故障信
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将时频图像非负矩阵分解算法加以改进,提出时频图像稀疏性非负矩阵分解(SNMF)算法,并将其用于滚动轴承复合故障诊断.滚动轴承复合故障信号的双谱时频图中蕴含了丰富的故障信息,对双谱进行稀疏性非负矩阵分解分析,提取时频图的稀疏系数矩阵,将其分别作为训练及测试特征向量输入到支持向量数据描述(SVDD)算法,进而实现滚动轴承的3类复合故障类型(内圈外圈复合故障、滚动体外圈复合故障及外圈内圈滚动体复合故障)的正确分类.
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