【摘 要】
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针对公交车辆轴承故障易发且其早期故障难以检测的问题,提出了一种基于多尺度排列熵(MPE)与隐马尔可夫模型(HMM)的轴承故障诊断方法。该方法首先对采集的滚动轴承振动信号进
【机 构】
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中国共产党北京公共交通控股（集团）有限公司党校培训管理中心,北京信息科技大学机电工程学院
【基金项目】
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北京市自然科学基金京津冀基础研究合作专项(编号:J170004)
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针对公交车辆轴承故障易发且其早期故障难以检测的问题,提出了一种基于多尺度排列熵(MPE)与隐马尔可夫模型(HMM)的轴承故障诊断方法。该方法首先对采集的滚动轴承振动信号进行经验模态分解(EMD),分解完成后得到一系列固有模态函数(IMF),选取合适的IMF对信号进行重构,待计算信号多尺度排列熵(MPE)值后再输入已训练收敛的隐马尔模型(HMM)库进行故障类型判别,试验结果验证了该方法的有效性和可行性。
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