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将经验模态分解和自回归（AR）模型应用到滚动轴承的故障诊断中，该方法先把轴承振动信号分解成不同特征时间尺度的固有模态函数，从而把非平稳信号处理转化为平稳信号处理问题，然后选取表征轴承故障的IMF分量，并建立其AR模型，提取模型的参数输入到支持向量机中进行识别。实验结果表明，该方法是有效的。
基于EMD和AR模型的滚动轴承故障SVM识别
【摘 要】
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将经验模态分解和自回归（AR）模型应用到滚动轴承的故障诊断中，该方法先把轴承振动信号分解成不同特征时间尺度的固有模态函数，从而把非平稳信号处理转化为平稳信号处理问题，然后选
【机 构】
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郑州大学振动工程研究所
【出 处】
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煤矿机械
【发表日期】
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2007年7期
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