【摘 要】
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针对滚动轴承故障振动信号的非平稳、非线性特性,采用一种基于总体局部均值分解（Ensemble Local Mean Decomposition,ELMD）模糊熵和GK（Gustafson-Kessell）聚类的滚动轴承故障诊断
【机 构】
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大连理工大学机械工程学院,大连工业大学机械工程及自动化学院
【基金项目】
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辽宁省科技创新重大专项项目（2015106009）, 辽宁省教育厅科学研究院一般项目（L2014228）
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针对滚动轴承故障振动信号的非平稳、非线性特性,采用一种基于总体局部均值分解（Ensemble Local Mean Decomposition,ELMD）模糊熵和GK（Gustafson-Kessell）聚类的滚动轴承故障诊断方法。首先通过对滚动轴承故障振动信号进行ELMD分解,得到若干的乘积函数（Product Function,PF）分量和一个残差。然后,通过PF分量和原始轴承故障信号的相关性分析,选取与原始信号相关性最大的PF分量,并求取PF分量的模糊熵值作为特征向量。最终,通过GK聚类对所得的特征
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