【摘 要】
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针对传统的局部均值分解（LMD）方法不能有效提取微弱高频信号成分的问题,提出了一种基于微分的微分局部均值分解（DLMD）方法,在此基础上,将DLMD、样本熵和模糊聚类分析相结合,提出
【机 构】
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燕山大学,河北省测试计量技术及仪器重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（51105323）, 河北省自然科学基金资助项目（E2012203166）
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针对传统的局部均值分解（LMD）方法不能有效提取微弱高频信号成分的问题,提出了一种基于微分的微分局部均值分解（DLMD）方法,在此基础上,将DLMD、样本熵和模糊聚类分析相结合,提出了一种基于DLMD样本熵和模糊聚类的滚动轴承故障诊断方法。该方法首先对滚动轴承振动信号进行微分局部均值分解,得到若干具有物理意义的乘积函数（PF）分量,然后求取各PF分量的样本熵并将其作为特征向量,最后通过模糊聚类对特征向量进行识别分类。实验结果表明,基于DLMD样本熵和模糊聚类相结合的方法能够准确、有效地对滚动轴承故障信号进
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