【摘 要】
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为准确辨识滚动轴承故障类型,提出了一种基于量子粒子群优化多尺度排列熵(quantum⁃behaved particle swarm optimization and multi⁃scale permutation entropy,简称QPSO⁃
【机 构】
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兰州理工大学机电工程学院,兰州理工大学电气工程与信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51675253),中国博士后科学基金资助项目(2016M592857),甘肃省自然科学基金资助项目(1610RJZA004)
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为准确辨识滚动轴承故障类型,提出了一种基于量子粒子群优化多尺度排列熵(quantum⁃behaved particle swarm optimization and multi⁃scale permutation entropy,简称QPSO⁃MPE)的滚动轴承故障识别方法。首先,对滚动轴承的原始振动信号进行集成经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,简称EEMD),得到一系列内禀模态分量(intrinsic mode function,简称IMF)和一个
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