【摘 要】
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为准确的描述设备性能退化的过程,采用小波包熵（Wavelet Packet Entropy,WPE）与高斯混合模型（Gaussian mixture model,GMM）对轴承性能退化状态进行评估.首先,提取轴承振动信号的
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为准确的描述设备性能退化的过程,采用小波包熵（Wavelet Packet Entropy,WPE）与高斯混合模型（Gaussian mixture model,GMM）对轴承性能退化状态进行评估.首先,提取轴承振动信号的小波包熵作为特征向量.接着以轴承正常状态数据的特征向量建立轴承性能的GMM评估基准模型.然后对试验中每一运行状态建立相应的GMM模型,并计算对应状态GMM相对基准模型的偏离程度,判断轴承是否发生退化以及退化程度.试验分析表明,与基于逻辑回归的设备性能退化方法相比,基于小波包熵与高斯混合模
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