【摘 要】
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滚动轴承作为机械系统中最关键的零部件之一,一旦发生故障,有可能影响整个机械系统的运转。因此,对滚动轴承进行故障诊断和状态检测的意义日趋重要。在对滚动轴承进行故障诊断的过程中,主要包含两个方面:时频分析和模式识别。时频分析主要是对从滚动轴承中拾取的复杂信号进行分解,并从分解后的单分量信号中提取对故障特征敏感的参数作为特征值;在模式识别方法中,提出基于多变量预测模型的模式识别(Variable pre
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滚动轴承作为机械系统中最关键的零部件之一,一旦发生故障,有可能影响整个机械系统的运转。因此,对滚动轴承进行故障诊断和状态检测的意义日趋重要。在对滚动轴承进行故障诊断的过程中,主要包含两个方面:时频分析和模式识别。时频分析主要是对从滚动轴承中拾取的复杂信号进行分解,并从分解后的单分量信号中提取对故障特征敏感的参数作为特征值;在模式识别方法中,提出基于多变量预测模型的模式识别(Variable predictive model based class discriminate,VPMCD)方法。该方法充
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