【摘 要】
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针对滚动轴承非平稳性的振动信号,提出了基于总体局域均值分解（Ensemble Local Mean Decomposition,ELMD）的样本熵及Boost-SVM的滚动轴承故障诊断法。首先,对振动信号进行ELMD
【机 构】
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湖南大学机械与运载工程学院,湖南信息职业技术学院
【基金项目】
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国家科技重大专项资助项目（2012ZX04003041）,国家自然科学基金资助项目（51475158）
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针对滚动轴承非平稳性的振动信号,提出了基于总体局域均值分解（Ensemble Local Mean Decomposition,ELMD）的样本熵及Boost-SVM的滚动轴承故障诊断法。首先,对振动信号进行ELMD分解,获得一系列乘积函数（Product Function,PF）;其次,根据分解特性提出基于K-L散度的自适应法选取主PF分量,计算主PF分量的样本熵并将其组合成特征向量;最后,将特征向量输入Boosting-SVM分类器进行训练与测试,从而识别滚动轴承的故障类型。实验结果表明,该方法能够有
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