【摘 要】
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提出了一种基于局部特征尺度分解（Localcharacteristicscaledecomposition，LCD）和核最近邻凸包（Kernelnearestneighborconvexhull，KNNCH）分类算法的滚动轴承故障诊断方法。采用LCD
【机 构】
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湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室
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提出了一种基于局部特征尺度分解（Localcharacteristicscaledecomposition，LCD）和核最近邻凸包（Kernelnearestneighborconvexhull，KNNCH）分类算法的滚动轴承故障诊断方法。采用LCD方法对滚动轴承原始振动信号进行分解得到若干内禀尺度分量（Intrinsicscalecomponent，ISC），然后将这些ISC分量组成初始特征向量矩阵，再对该矩阵进行奇异值分解，提取奇异值作为故障特征向量并输入到KNNCH分类器，根据其输出结果来判断滚动轴
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