【摘 要】
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文章以轴承的故障识别和分类作为研究对象,建立特征提取和分类方法。首先通过小波包分解得到各频段的能量谱,根据多个样本的能量谱得到已知故障类型单值中智集(SVNS)矩阵和实
【基金项目】
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贵州省矿山装备数字化技术工程研究中心(黔教合KY字[2017]026号),六盘水市科研创新平台和人才团队建设(52020-2019-5-12)
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文章以轴承的故障识别和分类作为研究对象,建立特征提取和分类方法。首先通过小波包分解得到各频段的能量谱,根据多个样本的能量谱得到已知故障类型单值中智集(SVNS)矩阵和实验数据的SVNS。其次,通过SVNS理论,建立了三种分类计算方式,分别是:Euclidean距离、余弦相似度、单值中智集对称交叉熵(SVNSSCE)。最后,实验数据证明了文章采用方法的可行性和有效性,故障识别率达到96%以上,且余弦相似度、SVNSSCE分类方式相对于Euclidean距离在文章数据集中有更好效果。文章分类方法具有以数据驱动
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