【摘 要】
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为实现小样本情况下对滚动轴承进行故障检测和分析,提出了基于局部均值分解（LMD）的能量熵和支持向量机（SVM）相结合的滚动轴承故障诊断方法。利用LMD信号处理方法将滚动轴承振动信
【基金项目】
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江苏省“六大人才高峰”高层次人才项目（2012-ZBZZ-038）, 江苏省普通高校研究生科研创新计划项目（SJLX_0656）, 江苏师范大学博士科研支持项目（14XLR033）及江苏师范大学研究生科研创新计划重点项目（2015YZD018）资助
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为实现小样本情况下对滚动轴承进行故障检测和分析,提出了基于局部均值分解（LMD）的能量熵和支持向量机（SVM）相结合的滚动轴承故障诊断方法。利用LMD信号处理方法将滚动轴承振动信号分解成有限个乘积函数（PF）分量,通过计算PF分量的能量熵进行故障特征提取,然后将提取的特征输入到SVM分类器中进行训练及测试,最终实现对滚动轴承的故障诊断。实验数据显示,在仅有少量样本条件下,LMD能量熵和SVM相结合的方法能够精确地对滚动轴承的故障类型进行识别和分类,这表明该方法对滚动轴承故障诊断的有效性。
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