【摘 要】
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针对滚动轴承的故障识别率低的问题，提出了一种改进的自适应噪声完备集合经验模态分解（ICEEMDAN）和排列熵结合的故障诊断方法。首先将振动信号通过ICEEMDAN分解成一系列的IMF并计算他们的排列熵值，再提取前8阶IMF排列熵值，最后结合GWO-SVM模型来进行故障分类诊断。该诊断方法在某轴承故障数据集上准确率为100%。为了进一步说明ICEEMDAN-GWO-SVM模型的优越性，另外设置了泛化
【基金项目】
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浙江省自然科学基金青年基金（LQ18E070004）； 舟山科技计划项目（2022C41009）； 2021年浙江省教育厅一般科研项目（Y202148203）； 2021浙江省大学生科技创新活动计划暨新苗人才计划项目（2021R411018）；
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针对滚动轴承的故障识别率低的问题，提出了一种改进的自适应噪声完备集合经验模态分解（ICEEMDAN）和排列熵结合的故障诊断方法。首先将振动信号通过ICEEMDAN分解成一系列的IMF并计算他们的排列熵值，再提取前8阶IMF排列熵值，最后结合GWO-SVM模型来进行故障分类诊断。该诊断方法在某轴承故障数据集上准确率为100%。为了进一步说明ICEEMDAN-GWO-SVM模型的优越性，另外设置了泛化实验，该实验采用了某大学的轴承故障数据，在三个工况下的故障诊断准确率也明显优于其他故障诊断方法。
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