【摘 要】
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针对滚动轴承振动信号非线性、非平稳的特点,提出基于迭代滤波分解(iterative filtering decomposition,IFD)提取各分量特征,结合核极限学习机(kernel extreme learning mach
【基金项目】
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国家自然科学基金青年项目资助(JAT170074)
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针对滚动轴承振动信号非线性、非平稳的特点,提出基于迭代滤波分解(iterative filtering decomposition,IFD)提取各分量特征,结合核极限学习机(kernel extreme learning machine,KELM)的故障诊断方法.通过对原始信号进行IFD分解,得到一组本征模态函数(intrinsic mode functions,IMF).计算包含主要故障信息在内的IMF分量能量与排列熵组成的故障特征向量,将特征向量作为KELM输入识别轴承的故障类型.实验分析结果表明,以
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