【摘 要】
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针对旋转机械设备的故障特征微弱和环境噪声强等问题,提出了一种基于短时滑移模糊熵和局部保留投影法（locality preserving projection,简称LPP）的故障特征提取方法。首先,通过
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（51305392）, 浙江省自然科学基金重点资助项目（LZ15E050001,LY17E050009）, 流体动力与机电系统国家重点实验室青年基金资助项目（SKLoFP_QN_1501）
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针对旋转机械设备的故障特征微弱和环境噪声强等问题,提出了一种基于短时滑移模糊熵和局部保留投影法（locality preserving projection,简称LPP）的故障特征提取方法。首先,通过对滑移截断短时序列的架构分析,引入多尺度复合模糊熵,获得信号在不同复合尺度下的特征信息和故障潜在特征,能准确反应信号复杂度和不确定性;其次,应用LPP流形降维并保留信号的局部数据特征,设计最优带通滤波器,对轴承振动信号进行故障冲击特征提取。仿真分析和实验数据结果验证了该方法在强背景噪声情况下降噪抑制方面的有效
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