【摘 要】
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针对在实际工程应用中缺乏故障样本的问题，论文提出一种基于局部均值分解（Localmeandecomposition，LMD）和支持向量数据描述（supponVectorDataDescription，SVDD）的故障诊断方法。该方
【机 构】
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湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室
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针对在实际工程应用中缺乏故障样本的问题，论文提出一种基于局部均值分解（Localmeandecomposition，LMD）和支持向量数据描述（supponVectorDataDescription，SVDD）的故障诊断方法。该方法首先将采集到的滚动轴承内外圈故障振动信号进行LMD分解后为若干个PF分量，然后求出包含主要故障信息的若干个PF分量的包络谱，将包络谱中故障特征频率处的幅值作为故障特征向量，通过SVDD进行训练和测试。结果显示，基于LMD和SVDD的滚动轴承故障诊断方法的检测率较高、分类效果较好
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