【摘 要】
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基于数据驱动的旋转机械故障诊断方法以其智能、高效的特点得到了广泛地研究和应用.基于数据驱动的机械故障诊断方法核心在于分类器的设计和选择.现有的故障分类器更多地关心
【机 构】
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电子科技大学 机械电子工程学院, 成都,611731
【出 处】
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2014年全国设备监测诊断与维护学术会议、第十六届全国设备监测与诊断学术会议、第十四届全国设备故障诊断学术会议暨2014
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基于数据驱动的旋转机械故障诊断方法以其智能、高效的特点得到了广泛地研究和应用.基于数据驱动的机械故障诊断方法核心在于分类器的设计和选择.现有的故障分类器更多地关心单个样本所包含的类别信息,常常忽略了样本间的相关性和统计特征,从而损失了一些处理样本类别不确定性的关键信息.本文提出了一种基于Kullback-Leibler散度的故障分类器,在故障分类过程中充分地考虑了样本间的统计信息.同时,结合局部均值分解(LMD)方法、基于距离的特征评估技术,实现了旋转机械的智能故障诊断,并通过滚动轴承故障诊断实例验证了该方法的有效性和准确性.
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