【摘 要】
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针对滚动轴承振动信号非线性、非平稳性以及故障难以识别的问题,提出了一种经验小波变换(EWT)、奇异值熵和t分布随机领域嵌入(t-SNE)相结合的滚动轴承故障识别方法。对原始振
【基金项目】
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河北省科技计划资助项目(14214902D)
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针对滚动轴承振动信号非线性、非平稳性以及故障难以识别的问题,提出了一种经验小波变换(EWT)、奇异值熵和t分布随机领域嵌入(t-SNE)相结合的滚动轴承故障识别方法。对原始振动信号进行EWT分解得到若干固有模态分量(IMF),对IMF进行奇异值分解求取奇异值熵。利用t-SNE算法对奇异值熵组成的特征矩阵进行降维,所提取的低维特征能够有效反映故障信息。最后,将低维特征输入到Kmeans分类器中进行模式识别。将该方法应用到滚动轴承实验中并与EMD+奇异值熵+t-SNE、EWT+奇异值熵+PCA方法进行对比,结
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