【摘 要】
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针对滚动轴承振动信号的不规则性和复杂性,导致轴承状态难以有效识别的问题,提出基于分层核极限学习机（Hierarchical Kernel Extreme Learning Machine,H-K-ELM）的滚动轴承故障
【基金项目】
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国家自然科学基金（51565046）, 内蒙古自然科学基金（2015MS0512）, 内蒙古科技大学创新基金（2015QDL12）
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针对滚动轴承振动信号的不规则性和复杂性,导致轴承状态难以有效识别的问题,提出基于分层核极限学习机（Hierarchical Kernel Extreme Learning Machine,H-K-ELM）的滚动轴承故障诊断方法。首先,将测得信号经集合经验模态分解（Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD）处理后得到一系列IMF本征模态分量,并提取各分量的排列熵PE值组成高维特征向量集;其次,利用高斯核函数的内积来表达ELM算法的隐含层输出函数,然后使用自动编码器
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