【摘 要】
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为了实现滚动轴承故障的智能诊断,提出了一种基于经验模态分解（Empirical mode decomposition,EMD）和深度信念网络（Deep belief network,DBN）的轴承故障诊断模型。首先,采用经验
【机 构】
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中国矿业大学物联网（感知矿山）研究中心,中国矿业大学信息与控制工程学院,徐州医科大学医学信息学院,江苏建筑职业技术学院、信息传媒与艺术学院
【基金项目】
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国家重点研发计划：“矿山安全生产物联网关键技术与装备研发”（2017YFC0804400,2017YFC0804401）, 国家重点基础研究发展计划（973）：“深部危险煤层无人采掘装备关键基础研究”（2014CB046300）
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为了实现滚动轴承故障的智能诊断,提出了一种基于经验模态分解（Empirical mode decomposition,EMD）和深度信念网络（Deep belief network,DBN）的轴承故障诊断模型。首先,采用经验模态分解对振动信号进行处理,选取有效的本征模态函数（Intrinsic mode function,IMF）分量及其Hilbert包络谱、边际谱,计算其统计参数,构造原始特征集;然后,提出了一种基于极限学习机（Extreme learning machine,ELM）的特征选择方法 （
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