【摘 要】
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由于提取滚动轴承的非平稳非线性信号特征较为困难,强噪声背景下难以诊断早期故障,故而提出一种基于局部特征尺度分解(Local Characteristic-scale Decomposition,LCD)和核极
【机 构】
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江南大学江苏省食品先进制造装备技术重点实验室,江南大学机械工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51775243);江苏省重点研发计划—产业前瞻与共性关键技术资助项目(BE2017002);江南大学自主科研计划重点资助项目(JUSRP51732B)
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由于提取滚动轴承的非平稳非线性信号特征较为困难,强噪声背景下难以诊断早期故障,故而提出一种基于局部特征尺度分解(Local Characteristic-scale Decomposition,LCD)和核极限学习机(Kernel Extreme Learning Machine,KELM)的智能诊断方法(LCD_KELM)。该方法首先对信号进行LCD分解,将其分解成多个內禀尺度函数(Intrinsic Scale Component,ISC),选取包含有效频率成分的ISC并计算其近似熵值(Approxi
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