【摘 要】
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针对旋转机械故障诊断方法中信号处理和模式识别的不足,即端点效应和判别片面性问题,提出一种基于互相关匹配延拓局部特征尺度分解（Cross-correlation matching endpoint Exte
【机 构】
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安徽工业大学机械工程学院,湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金（No.51505002,No.51175158）, 安徽高校自然科学研究项目资助（No.2015A080）
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针对旋转机械故障诊断方法中信号处理和模式识别的不足,即端点效应和判别片面性问题,提出一种基于互相关匹配延拓局部特征尺度分解（Cross-correlation matching endpoint Extension Local Characteristic scale Decomposition,CELCD）和改进多变量预测模型（Variable Predictive Model based Class Discriminate,VPMCD）的智能故障诊断方法,首先探索待分解信号前后端的数据规律,选取匹配
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