【摘 要】
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提出了一种基于经验模态分解（EMD）和局部切空间排列算法（LTSA）相结合的滚动轴承早期故障诊断方法。首先,利用经验模态分解算法分解滚动轴承不同模式下的振动信号,得到各阶本征模
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提出了一种基于经验模态分解（EMD）和局部切空间排列算法（LTSA）相结合的滚动轴承早期故障诊断方法。首先,利用经验模态分解算法分解滚动轴承不同模式下的振动信号,得到各阶本征模态分量和残余分量,提取各分量中的幅域参数和频域参数组成原始特征参数集;然后,建立基于类别可分性测度的邻域参数k选取方法,运用局部切空间排列算法实现敏感特征提取;最后,应用该方法对滚动轴承不同状态下的振动数据进行特征提取和模式识别,对比分析改进后的局部切空间排列算法与主成分分析、核主元分析以及传统局部切空间排列算法的故障模式识别能力。
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