【摘 要】
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随着自动化技术的增长,对感应电动机内部滚动轴承的状态监控得到了飞速发展.很多优秀的技术手段被运用到轴承故障的在线监测上,然而还存在着两点不足：1）提取的故障信号不够准确
【基金项目】
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国家自然科学基金重点项目（61333002,61304087）,国家高技术研究发展计划（“863”计划）项目（2013AA040705）,北京市自然科学基金项目（4132065）资助.
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随着自动化技术的增长,对感应电动机内部滚动轴承的状态监控得到了飞速发展.很多优秀的技术手段被运用到轴承故障的在线监测上,然而还存在着两点不足：1）提取的故障信号不够准确;2）无法满足在线的需求.本文在基于定子电流监测的基础上,提出了一种新型的轴承故障在线诊断方法.为了能够从电流频谱中提取更加准确的信息,作者将改进了的时域平均方法（time domain average method,TDA）运用到故障信号的隔离中.另一方面,极限学习机（extreme learning machine,ELM）在分类问题上
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