【摘 要】
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为准确识别滚动轴承不同类型的故障,提出一种基于类间可分性判据和K近邻分类器(KNNC)的故障诊断方法.该方法首先从时域、频域、时频域构造原始故障特征集;然后运用类间可分性
【机 构】
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甘肃灵南煤业有限公司,甘肃平凉,744000
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为准确识别滚动轴承不同类型的故障,提出一种基于类间可分性判据和K近邻分类器(KNNC)的故障诊断方法.该方法首先从时域、频域、时频域构造原始故障特征集;然后运用类间可分性判据从原始特征集中选择出其中利于分类的敏感特征.最后将敏感特征输入KNNC,识别故障类型.用滚动轴承一组故障特征数据集进行验证.结果表明,本方法能有效提取出原始特征集中的敏感特征,为实现滚动轴承的故障划分问题,提供了一种新途径.
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